Fix bugs in README.

README.md

@@ -25,7 +25,6 @@ docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.8.5-ubuntu22.04
 docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro {imageID} bash
 
 cd /your_code_path/ministral_pytorch
-
 ```
 
 ### Dockerfile（方法二）
@@ -35,16 +34,15 @@ docker build --no-cache -t ministral:latest .
 docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro {imageID} bash
 
 cd /your_code_path/ministral_pytorch
-
 ```
 
 ### 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: 25.04
 python: 3.10
-torch: 2.4.1+das.opt2.dtk2504
 vllm: 0.8.5
+torch: 2.4.1+das.opt2.dtk2504
 deepspeed: 0.14.2+das.opt2.dtk2504
 ```
 `Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`
@@ -54,7 +52,6 @@ deepspeed: 0.14.2+das.opt2.dtk2504
 
 ## 训练
 ### Llama Factory 微调方法(推荐)
-
 1. 训练库安装（**非ministral_pytorch目录下**），`Llama-Factory`具体安装方法请参考仓库的README。
 ```
 git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory
@@ -75,7 +72,6 @@ SFT训练脚本示例，参考`llama-factory/train_full`下对应yaml文件。
 其他参数如：`--learning_rate`、`--save_steps`可根据自身硬件及需求进行修改。
 
 #### lora微调
-
 SFT训练脚本示例，参考`llama-factory/train_lora`下对应yaml文件。
 参数解释同[#全参微调](#全参微调)
 
@@ -119,7 +115,7 @@ curl --location 'http://<your-node-url>:8000/v1/chat/completions' \
 </div>
 
 ### 精度
-暂无
+DCU与GPU精度一致，推理框架：pytorch。
 
 ## 应用场景
 ### 算法类别