Update sf.md

README.md

@@ -38,7 +38,7 @@ pip install -e .
 ```
 
 ### Anaconda（方法三）
-关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
+关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。
 ```bash
 DTK驱动: dtk24.04
 python: python3.10
@@ -97,7 +97,7 @@ NPROC_PER_NODE=${DCU_NUM} xtuner train ./llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M.py
 
 1. 训练库安装（**非llama3_pytorch目录下**），安装版本为**v0.6.3**，`Llama-Factory`具体安装方法请参考仓库的README。
 ```
-git clone -b v0.6.3 http://developer.hpccube.com/codes/OpenDAS/llama-factory.git
+git clone -b v0.6.3 http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory.git
 ```
 
 2. 通过[预训练权重](#预训练权重)下载预训练模型，当前用例使用[Meta-Llama-3-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct)模型；
@@ -212,13 +212,13 @@ bash chat.sh
 1. 安装`llama-recipes`、`lm-eval`库
 ```bash
 # llama-recipes 下载
-git clone http://developer.hpccube.com/codes/chenych/llama-recipes.git
+git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/chenych/llama-recipes.git
 cd llama-recipes
 # 移动exact_match.py文件
 mv exact_match.py ~/.cache/huggingface/evaluate/downloads/
 cd ../
 # lm-eval 下载
-git clone http://developer.hpccube.com/codes/chenych/lm-evaluation-harness.git
+git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/chenych/lm-evaluation-harness.git
 cd ./lm-evaluation-harness/
 pip install -e .
 ```
@@ -355,7 +355,7 @@ python eval.py --model hf --model_args pretrained=/home/llama3/Meta-Llama-3-8B-I
 ```
 
 ## 源码仓库及问题反馈
-- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/llama3_pytorch
+- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/llama3_pytorch
 
 ## 参考资料
 - https://github.com/meta-llama/llama3