更换dtk24.04.1镜像

README.md

@@ -18,36 +18,18 @@ Qwen1.5是阿里云开源大型语言模型系列，是Qwen2.0的beta版本。
 ### Docker（方法一）
 推荐使用docker方式运行， 此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤
 ```
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk23.10-py38
-docker run -it --shm-size=1024G -v $PWD/Qwen1.5-pytorch:/home/Qwen1.5-pytorch -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name Qwen1.5-pytorch  <your IMAGE ID> bash # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：ffa1f63239fc
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
+docker run -it --shm-size=1024G -v $PWD/qwen1.5-pytorch:/home/Qwen1.5-pytorch -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name Qwen1.5-pytorch  <your IMAGE ID> bash # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：ffa1f63239fc
 cd /home/Qwen1.5-pytorch
 pip install -r requirement.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
-# deepspeed、flash_attn、xformers、vllm可从whl.zip文件里获取安装：
-pip install deepspeed-0.12.3+git299681e.abi0.dtk2310.torch2.1.0a0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-pip install flash_attn-2.0.4_torch2.1_dtk2310-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-pip install vllm-0.3.3+gitf0647bb.abi0.dtk2310.torch2.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-# xformerstar 
-tar -xvf  xformers-0.0.23.tar
-cd xformers-0.0.23
-pip install xformers==0.0.23 --no-deps -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
-bash patch_xformers.rocm.sh
 ```
 Tips:以上dtk驱动、python、torch、xfomers、vllm等DCU相关工具版本需要严格一一对应。
 ### Dockerfile（方法二）
 此处提供dockerfile的使用方法
 ```
 docker build -t qwen1.5:latest .
-docker run -it --shm-size=1024G -v $PWD/Qwen1.5-pytorch:/home/Qwen1.5-pytorch -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name Qwen1.5-pytorch  qwen1.5  bash
+docker run -it --shm-size=1024G -v $PWD/qwen1.5-pytorch:/home/Qwen1.5-pytorch -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name Qwen1.5-pytorch  qwen1.5  bash
 pip install -r requirement.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
-# deepspeed、flash_attn、xformers、vllm可从whl.zip文件里获取安装：
-pip install deepspeed-0.12.3+git299681e.abi0.dtk2310.torch2.1.0a0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-pip install flash_attn-2.0.4_torch2.1_dtk2310-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-pip install vllm-0.3.3+gitf0647bb.abi0.dtk2310.torch2.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-# xformerstar 
-tar -xvf  xformers-0.0.23.tar
-cd xformers-0.0.23
-pip install xformers==0.0.23 --no-deps -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
-bash patch_xformers.rocm.sh
 ```
 ### Anaconda（方法三）
 此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：
@@ -68,12 +50,6 @@ xformers:0.0.23
 
 其它非深度学习库参照requirement.txt安装：
 ```
-conda create -n qwen python=3.8
-# deepspeed、flash_attn、xformers、vllm可从whl.zip文件里获取安装：
-pip install deepspeed-0.12.3+git299681e.abi0.dtk2310.torch2.1.0a0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-pip install flash_attn-2.0.4_torch2.1_dtk2310-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-pip install vllm-0.3.3+gitf0647bb.abi0.dtk2310.torch2.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-pip install apex-0.1+2a4864d.abi0.dtk2310.torch2.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
 pip install -r requirement.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
 ```
 ## 数据集