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README.md

@@ -19,10 +19,11 @@ docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:tritonserver-2.37.0de
 # <your IMAGE ID>用以上拉取的docker的镜像ID替换
 docker run --shm-size 10g --network=host --name=tritonserver --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -it <your IMAGE ID> bash
 triton client端：
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:tritonclient1-2.37.0dev_dtk-23.04-ubuntu22.04.1-py38
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:tritonclient-2.37.0dev_dtk-23.04-ubuntu22.04.2-py310
 # <your IMAGE ID>用以上拉取的docker的镜像ID替换
 docker run --shm-size 10g --network=host --name=tritonclient --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -it <your IMAGE ID> bash
 ```
+
 ## 推理
 
 ### server端运行
@@ -31,10 +32,12 @@ docker run --shm-size 10g --network=host --name=tritonclient --privileged --devi
 cd /opt/tritonserver/
 ./bin/tritonserver --model-repository=./models/
 ```
+运行完之后server端会等待client端发送推理请求
+
 ### client推理请求
 ```
 进入client容器
-cd /workspace/install/bin/
+cd /workspace/client/build/install/bin
 ./yolov7-tiny yolov7-tiny /workspace/images/bus.jpg
 ```
 运行yolov7-tiny模型，对bus.jpg图片进行目标检测.

model.properties

+# 模型唯一标识
+modelCode = 414
+# 模型名称
+modelName=yolov7-tiny_triton
+# 模型描述
+modelDescription=yolov7-tiny triton是用triton框架进行的推理
+# 应用场景
+appScenario=推理,图像分类,制造,环境,医疗,气象
+# 框架类型
+frameType=tvm