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@@ -70,9 +70,9 @@ pip install -e .
 - `max_seq_len`和`max_batch_size`参数按需设置。
 
 ### Pretrained模型
-这些模型都没有针对聊天或者Q&A进行微调。可以参考example_text_completion.py里的用例，使用lama-3-8b模型运行它。
+这些模型都没有针对聊天或者Q&A进行微调。可以参考example_text_completion.py里的用例。
 
-- Meta-Llama-3-8B 模型示例
+- Meta-Llama-3-8B 模型示例，Meta-Llama-3-70B模型仅需替换--ckpt_dir、--tokenizer_path对应模型地址即可。
 ```bash
 torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py \
     --ckpt_dir Meta-Llama-3-8B/original/ \
@@ -89,7 +89,7 @@ torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py \
 
 您还可以部署额外的分类器来过滤被认为不安全的输入和输出。有关如何向推理代码的输入和输出添加安全检查器，请参阅[llama-recipes repo](https://github.com/meta-llama/llama-recipes/blob/main/recipes/inference/local_inference/inference.py) 。
 
-- Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型示例
+- Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型示例，Meta-Llama-3-70B-Instruct模型仅需替换--ckpt_dir、--tokenizer_path对应模型地址即可。
 ```bash
 torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \
     --ckpt_dir Meta-Llama-3-8B-Instruct/original/ \