Update README.md ——dtk24.04.3

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@@ -20,12 +20,12 @@ Yi-1.5是一个 decoder-only 的 transformer 模型，使用 SwiGLU激活函数
 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-dtk24.04-py310
-docker run -it --shm-size=1024G -v <Host Path>:<Container Path> -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name Yi-1.5  <your IMAGE ID> bash  # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：c85ed27005f2
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04
+docker run -it --shm-size=1024G -v <Host Path>:<Container Path> -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name Yi-1.5  <your IMAGE ID> bash  # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换
 cd /home/Yi-1.5-pytorch
 pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
-# bitsandbytes可从whl.zip文件里获取安装：
-pip install bitsandbytes-0.42.0-py3-none-any.whl
+
+pip uninstall vllm
 
 ```
 
@@ -37,8 +37,8 @@ pip install bitsandbytes-0.42.0-py3-none-any.whl
 docker build  -t yi-1.5-df:latest .
 docker run -it --shm-size=1024G -v <Host Path>:<Container Path> -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name yi-1.5  yi-1.5-df  bash
 pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
-# bitsandbytes可从whl.zip文件里获取安装：
-pip install bitsandbytes-0.42.0-py3-none-any.whl
+
+pip uninstall vllm
 
 ```
 
@@ -49,7 +49,7 @@ pip install bitsandbytes-0.42.0-py3-none-any.whl
 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：dtk24.04
+DTK驱动：dtk24.04.3
 python：python3.10
 torch: 2.1.0
 torchvision: 0.16.0
@@ -130,6 +130,7 @@ sh 6B_single_dcu.sh
 | GPU-A800 | 0.7651 | 
 
 
+## 应用场景
 ### 算法类别
 
 对话问答