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@@ -111,9 +111,9 @@ return True
 ## 数据集
 ### 训练数据集
 VTimeLLM可基于Vicuna v1.5训练英文版本、基于ChatGLM3-6b训练中文版本，训练某个版本时只下载对应的数据集（data不同）即可。
-训练数据集包括三阶段的数据集data和预提取特征feat两部分，可通过[scnet](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/vtimellm) 或官网链接进行下载。官网链接如下：
+训练数据集包括三阶段的数据集data和预提取特征feat两部分，完整数据集可通过[scnet](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/vtimellm) 或官网链接进行下载。官网链接如下：
 
-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。。。。。，可通过scnet进行下载。
+ps：本仓库内准备了小数据集供训练测试，位于VTimeLLM/feat、VTimeLLM/data。
 
 1、下载data
 
@@ -177,7 +177,7 @@ huggingface-cli download --resume-download lmsys/vicuna-7b-v1.5 --local-dir chec
 cd VTimeLLM
 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
 export HF_DATASETS_CACHE="./checkpoints/chatglm3-6b"
-huggingface-cli download --resume-download THUDM/chatglm3-6b --local-dir checkpoints/chatglm3-6b
+huggingface-cli download --resume-download THUDM/chatglm3-6b --local-dir checkpoints/chatglm3-6b --local-dir-use-symlinks False
 ```
 以基于VTimeLLM-7B的VTimeLLM为例，模型目录结构如下：
 ```
@@ -266,4 +266,4 @@ HIP_VISIBLE_DEVICES=0 python -m vtimellm.inference \
 ## 源码仓库及问题反馈
 - https://developer.sourcefind.cn/codes/suily/vtimellm_pytorch
 ## 参考资料
-- https://github.com/huangb23/VTimeLLM
+- https://github.com/huangb23/VTimeLLM
\ No newline at end of file