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@@ -41,7 +41,7 @@ umT5：T5 的多语言版本，具备 T5 模型大部分的多功能性，在多
 ### Docker（方法一）
 [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-ubuntu22.04-dtk23.10.1-py310
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu22.04-dtk24.04.1-py310
 
 docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=64G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name umt5 <your imageID> bash
 
@@ -63,7 +63,7 @@ docker run --shm-size=64G --name umt5 -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=t
 
 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。
 ```
-DTK驱动：dtk23.10
+DTK驱动：dtk24.04.1
 python：python3.10
 torch:2.1.0
 torchvision:0.16.0
@@ -98,22 +98,26 @@ pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
 
 ```
 ## 训练
+
 ### 单机多卡
 ```
-python multi_dcu_train.py
+python train_single_gpu.py
 ```
 
 ### 单机单卡
 ```
-python multi_dcu_test.py
+python train_single_duc.py
 ```
 
+
+
 ## 推理
 推理前需要进行预训练
 ### 单机多卡
 ```
 python multi_dcu_test.py
 ```
+
 ### 摘要任务
 
 要进行摘要任务需先进行模型训练，从hf-mirror或者huggingface下载umt5-base模型后，使用**multi_dcu_train.py**进行训练，保存训练权重后，加载权重进行摘要处理。同理，若要处理阅读理解，语言翻译任务时也需要做类似操作。