Support qlora and baichuan2

Dockerfile

-FROM image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310
\ No newline at end of file
+FROM image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
\ No newline at end of file

README.md

@@ -3,22 +3,24 @@
 LLaMA Factory是一个大语言模型训练和推理的框架，支持了魔搭社区（ModelScope）的模型和数据集资源。它允许用户通过内置的Web UI灵活定制100多个LLMs的微调，而无需编写代码。
 
 ## 暂不支持的官方功能
-- **量化微调**: bitsandbytes库功能不全，暂不支持量化相关训练需求
+
 
 ## 支持模型结构列表
 | 模型名                                                       | 模型大小                          | Template  |
 | ------------------------------------------------------------ | -------------------------------- | --------- |
+| [Baichuan 2](https://huggingface.co/baichuan-inc)            | 7B/13B                           | baichuan2 |
 | [Llama 2](https://huggingface.co/meta-llama)                 | 7B/13B/70B                       | llama2    |
 | [Llama 3/Llama 3.1](https://huggingface.co/meta-llama)       | 8B/70B                           | llama3    |
 | [Qwen1.5 (Code/MoE)](https://huggingface.co/Qwen)        | 0.5B/1.8B/4B/7B/14B/32B/72B | qwen      |
 
 持续更新中...
 
-> [!NOTE]
 > 对于所有“基座”（Base）模型，`template` 参数可以是 `default`, `alpaca`, `vicuna` 等任意值。但“对话”（Instruct/Chat）模型请务必使用**对应的模板**。
 >
 > 请务必在训练和推理时采用**完全一致**的模板。
 
+> **[!NOTE]** `Baichuan 2` 需要卸载掉环境中的xformers库，当前仅支持Lora方式训练。
+
 您也可以在 [template.py](src/llamafactory/data/template.py) 中添加自己的对话模板。
 
 ## 使用源码编译方式安装
@@ -28,7 +30,7 @@ LLaMA Factory是一个大语言模型训练和推理的框架，支持了魔搭
 基于光源pytorch2.1.0基础镜像环境：镜像下载地址：[https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据pytorch2.1.0、python、dtk及系统下载对应的镜像版本。
 
 ```bash
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
 docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=80G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
 ```
 
@@ -44,6 +46,8 @@ docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/op
 DTK驱动: dtk24.04
 python: python3.10
 torch: 2.1.0
+bitsandbytes: 0.42.0
+
 ```
 `Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`