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README.md

@@ -73,9 +73,8 @@ git config --global --add safe.directory /your_code_path/VAR
 ## 数据集
 `imagenet-1k`
 
-仅需要ILSVRC2012_img_train.tar、ILSVRC2012_img_val.tar作为数据集，可通过[scnet](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/imagenet-2012)或[官网链接](https://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/2012-downloads.php)进行下载，下载后的压缩包需要进行预处理。通过官网下载和处理完整数据集的代码如下：
+仅需要ILSVRC2012_img_train.tar、ILSVRC2012_img_val.tar作为数据集，[官网链接](https://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/2012-downloads.php)进行下载，下载后的压缩包需要进行预处理。通过官网下载和处理完整数据集的代码如下：
 
-ps：本仓库准备了小数据集供训练测试，数据量约为完整数据集的1/130，可通过[scnet](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/var)进行下载。
 ```
 cd /path/your_code_data/VAR
 mkdir dataset
@@ -112,7 +111,7 @@ wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/soumith/imagenetloader.torch/master/
     │             └── ...
 ```
 ## 训练
-本仓库未提供VQ-VAE模块的训练代码，因此训练时必须下载权重vae_ch160v4096z32。权重vae_ch160v4096z32可通过[scnet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/var_pytorch)或[huggingface](https://huggingface.co/FoundationVision/var/tree/main)进行下载，通过huggingface下载的代码如下：
+本仓库未提供VQ-VAE模块的训练代码，因此训练时必须下载权重vae_ch160v4096z32。权重vae_ch160v4096z32可通过[huggingface](https://huggingface.co/FoundationVision/var/tree/main)进行下载，通过huggingface下载的代码如下：
 ```
 cd /path/your_code_data/VAR
 export HF_DATASETS_CACHE="./checkpoint"
@@ -141,7 +140,7 @@ HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 torchrun --nproc_per_node=4 --nnodes=1 --node_rank=0
 # --data_path：数据集地址
 ```
 ## 推理
-检查点可通过[scnet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/var_pytorch)或[huggingface](https://huggingface.co/FoundationVision/var/tree/main)进行下载，通过huggingface下载的代码如下：
+检查点可通过[huggingface](https://huggingface.co/FoundationVision/var/tree/main)进行下载，通过huggingface下载的代码如下：
 ```
 cd /path/your_code_data/VAR
 export HF_DATASETS_CACHE="./checkpoint"
@@ -172,7 +171,6 @@ test.py默认推理结果为：
 ### 热点应用行业
 `家具,电商,医疗,广媒,教育`
 ## 预训练权重
-- http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/var_pytorch
 - https://huggingface.co/FoundationVision/var/tree/main
 ## 源码仓库及问题反馈
 - https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/var_pytorch