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@@ -92,7 +92,7 @@ $ tree ./data/
   ── dataset.pt
 ```
 
-## 模型权重下载
+### 模型权重下载
 1. 方式一：下载huggingface格式模型。以 7B 模型为例，首先下载预训练[LLaMA权重](https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf)，转换到TencentPretrain格式：
 ```commandline
 python3 scripts/convert_llama_from_huggingface_to_tencentpretrain.py --input_model_path $LLaMA_HF_PATH \
@@ -183,7 +183,7 @@ cd multi_node
 bash run-13b.sh
 ```
 
-## 模型分块
+### 模型分块
 训练初始化时，每张卡会加载一个模型的拷贝，因此内存需求为模型大小*GPU数量。内存不足时可以通过以下方式将模型分块，然后使用分块加载。
 ```commandline
 python3 scripts/convert_model_into_blocks.py \