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@@ -95,7 +95,7 @@ $ tree ./data/
 ```
 
 ### 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：
+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-7b-hf](http://113.200.138.88:18080/aimodels/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 \
                        --output_model_path  models/llama-7b.bin --type 7B
@@ -235,6 +235,14 @@ TencentPretrain格式模型推理请参考[llama_inference_pytorch](https://deve
 
 `医疗,教育,科研,金融`
 
+## 预训练权重
+
+预训练权重快速下载中心：[SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels)
+
+项目中的预训练权重可从快速下载通道下载：
+
+[llama-7b-hf](http://113.200.138.88:18080/aimodels/llama-7b-hf)
+
 ## 源码仓库及问题反馈
 
 - https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/llama_tencentpretrain_pytorch