v1.0.1

README.md

@@ -28,6 +28,8 @@ mv smollm_pytorch smollm # 去框架名后缀
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.3.0-ubuntu22.04-dtk24.04.2-py3.10
 # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：83714c19d308
 docker run -it --shm-size=64G -v $PWD/smollm:/home/smollm -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name smollm2 <your IMAGE ID> bash
+# 安装bnb库
+pip install whl/bitsandbytes-0.42.0+das.opt1.dtk24042-py3-none-any.whl
 ```
 ### Dockerfile（方法二）
 ```
@@ -37,6 +39,8 @@ docker run --shm-size=64G --name smollm2 -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privilege
 # 若遇到Dockerfile启动的方式安装环境需要长时间等待，可注释掉里面的pip安装，启动容器后再安装python库：pip install -r requirements.txt。
 cd /home/smollm
 pip install -r finetuning/requirements.txt
+# 安装bnb库
+pip install whl/bitsandbytes-0.42.0+das.opt1.dtk24042-py3-none-any.whl
 ```
 ### Anaconda（方法三）
 1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装：
@@ -60,6 +64,8 @@ xformers:0.0.25
 ```
 cd /home/smollm
 pip install -r finetuning/requirements.txt
+# 安装bnb库
+pip install whl/bitsandbytes-0.42.0+das.opt1.dtk24042-py3-none-any.whl
 ```
 
 ## 数据集

docker/requirements.txt

@@ -5,4 +5,4 @@ accelerate
 datasets
 scipy
 wandb # wandb offline & wandb disabled
-bitsandbytes
\ No newline at end of file
+# bitsandbytes
\ No newline at end of file

finetuning/requirements.txt

@@ -5,4 +5,4 @@ accelerate
 datasets
 scipy
 wandb # wandb offline & wandb disabled
-bitsandbytes
\ No newline at end of file
+# bitsandbytes
\ No newline at end of file