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@@ -21,7 +21,7 @@ RFDesign基于Rosetta(一个广泛应用于蛋白质结构预测和蛋白质设
 ## 环境配置
 提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取推理的docker镜像：
 ```
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:rfdesign-dtk22.10-patch4-py39-latest
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:rfdesign-torch2.1.0-dtk24.04-ubuntu20.04-py310
 # <Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
 # <Host Path>主机端路径
 # <Container Path>容器映射路径
@@ -29,18 +29,18 @@ docker run -it --name rfdesign --shm-size=32G  --device=/dev/kfd --device=/dev/d
 ```
 
 镜像版本依赖：
-* DTK驱动：dtk22.10
-* Pytorch: 1.10
-* Tensorflow: 2.7
-* Jax: 0.2.21
+* DTK驱动：dtk24.04.1
+* Pytorch: 2.10
+* Tensorflow: 2.13.1
+* Jax: 0.4.23
 * dgl: 0.9.1
-* python: python3.9
+* python: python3.10
 
 激活镜像环境：
-`source /opt/dtk-22.10/env.sh`
+`source /opt/dtk-24.04.1/env.sh`
 
 测试目录：
-`/opt/RFDesign`
+`/RFDesign`
 
 ## 数据集
 无
@@ -48,41 +48,42 @@ docker run -it --name rfdesign --shm-size=32G  --device=/dev/kfd --device=/dev/d
 ## 推理
 ### 下载权重
 
-    cd /opt/RFDesign/hallucination/weights/rf_Nov05
+    cd /RFDesign/hallucination/weights/rf_Nov05
     wget http://files.ipd.uw.edu/pub/rfdesign/weights/BFF_last.pt
 
-    cd /opt/RFDesign/inpainting/weights/
+    cd /RFDesign/inpainting/weights/
     wget http://files.ipd.uw.edu/pub/rfdesign/weights/BFF_mix_epoch25.pt
 
 
 ### hallucination
 基于hallucination的测试命令：
 
-    cd /opt/RFDesign/hallucination/tests/
-    ./run_tests.sh  # 结果默认保存在/opt/RFDesign/hallucination/tests/output
+    cd /RFDesign/hallucination/tests/
+    ./run_tests.sh  # 结果默认保存在/RFDesign/hallucination/tests/output
 
 参数说明：--pdb是模板pdb结构，--out是结果保存路径的前缀，--len是hallucination蛋白的长度范围, --contigs是以逗号分隔的pdb范围列表来参考pdb,--steps是逗号分隔的优化步骤数列表,--num是是设计数量
 
 ### inpainting
 基于inpainting的测试命令：
 
-    cd /opt/RFDesign/inpainting/tests/
-    ./run_tests.sh  # 结果默认保存在/opt/RFDesign/inpainting/tests/out
+    cd /RFDesign/inpainting/tests/
+    ./run_tests.sh  # 结果默认保存在/RFDesign/inpainting/tests/out
 
 参数说明：--pdb是模板蛋白质结构(序列)的pdb文件,--out 是结果保存路径的前缀,--contigs是指定保留、移除和修复蛋白质的部分,--num_designs是生成的设计数量
 
 ### 准备输入和后处理以及hallucination评分结果
 运行hallucination或inpainting后，首先生成一个带侧链的松弛模型(.fas、.pdb、.npz、.trb 文件),该步骤需要.pdb和.npz文件，完成后，会生成一个FOLDER/trf_relax文件夹(包含松弛结构的pdb)
 
-    cd /opt/RFDesign/scripts
+    cd /RFDesign/scripts
     ./trfold_relax.sh FOLDER  # FOLDER文件夹包含hallucination或inpainting的结果
     
 
 #### AlphaFold2
 根据hallucination设计模型和模板结构，进行AlphaFold2预测和计算RMSD:
 
-    sh /opt/RFDesign/hallucination/models/alphafold/scripts/download_alphafold_params.sh alphafold-data  # alphafold-data为下载模型的路径
-    ./af2_metrics.py FOLDER/trf_relax # 修改第241行的data_dir为自己的alphafold2模型路径（即上一行的alphafold-data）
+    wget https://storage.googleapis.com/alphafold/alphafold_params_2021-07-14.tar
+    tar -xvf alphafold_params_2021-07-14.tar
+    ./af2_metrics.py FOLDER/trf_relax # 修改第241行的data_dir为自己的alphafold2模型路径（即上两行的下载和解压）
 
 该步骤会将AF2模型输出到FOLDER/trf_relax/af2/,并将指标输出到FOLDER/af2_metrics.csv
 
@@ -102,7 +103,7 @@ docker run -it --name rfdesign --shm-size=32G  --device=/dev/kfd --device=/dev/d
 ## result
 
 ```
-/opt/RFDesign/
+/RFDesign/
     hallucination/
         tests/output/
                 trf_relax/