diff --git a/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/BestPractices/pytorch.md b/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/BestPractices/pytorch.md
index 07125711..fe053cb7 100644
--- a/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/BestPractices/pytorch.md
+++ b/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/BestPractices/pytorch.md
@@ -1,81 +1,233 @@
---
sidebar_position: 1
-title: 进行Pytorch 模型训练
-sidebar_label: 进行Pytorch 模型训练
+title: 进行Pytorch 模型训练，使用TensorFlow记录训练结果
+sidebar_label: 进行Pytorch 模型训练，使用TensorFlow记录训练结果
---
-这是一个demo，说明如何利用pytorch搭建网络模型并训练、测试。
-# 一、用到的数据集和文件说明
-要用到的数据集和python文件放在demo目录下：https://github.com/matrix-dc/mlops-images/tree/main/pytorch/demo 。
-demo目录说明：
+
+## 这个demo做了什么？
+实现了一个简单的神经网络来处理 MNIST 数据集。
+
+具体为：
+1.从网络下载大量的手写数字图像，是一个标准的机器学习训练数据集。计算模型在测试数据集上的准确率。它通过比较网络输出和真实标签来确定正确预测的数量。
+2.最后 使用 TensorBoard 记录训练损失和测试准确率，可视化训练过程。
+
+## 如何初步理解神经网络？
+●神经网络可以看作是一种复杂的决策树，每个决策点（神经元）根据特定的规则（权重和激活函数）来决定数据的流向，最终达到决策的终点（输出结果）。
+●神经网络的训练过程可以比喻为学习骑自行车。一开始，骑车者（神经网络）可能会摇摇晃晃，但随着练习（训练迭代），他们会逐渐学会如何保持平衡（找到正确的权重设置），最终能够熟练地骑行（准确预测）。
+
-demo
-├── data # 存放cifar10数据集，已下载并解压好。模型训练时用到此数据集。数据集下载地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
-│ └── cifar-10-batches-py
-├── imgs # 放置要推理的照片（飞机和小狗），模型测试要用到此照片。说明：在cifar10数据集中，飞机类别序号是0，小狗类型序号是5。
-│ ├── airplane.png
-│ └── dog.png
-├── model.py # 网络模型model.py
-├── test.py # 模型测试test.py
-└── train.py # 模型训练及验证train.py
+demo1
+├── 一、选取自己需要的算力实例
+│
+├── 二、在Neolink.AI平台进行模型训练
+│
+├── 三、运行结果解析和源代码
-将data、imgs、model.py、test.py、train.py下载到本地，后续要上传到pytorch环境中使用。
-
-# 二、前提
-已注册并登录neolink.ai算力平台。
-平台地址:
-https://ai.neolink.com/
-
-
-# 三、创建pytorch算力实例
-在算力实例页面，创建实例，选择GPU算力规格，定义数据盘挂载路径/root/data，镜像选择pytorch。
-创建成功后，在算力实例页面可以看到该实例。
-
-
-
-# 四、demo数据上传到实例
-将data、imgs、model.py、test.py、train.py上传到/root/data/demo目录下。
-
-总共有3种方式将demo数据上传到实例：
-方法一、存储管理文件上传。
-方法二、jupyterlab窗口上传文件。
-方法三、SSH工具上传文件。
-## 4.1 方法一、存储管理文件上传
-### 4.1.1 获取数盘信息
-在实例列表，点击实例名称进入实例详情，在实例详情-存储页面，获取数据盘信息。
-
-### 4.1.2 数据盘上传文件
-在存储管理页面，找到对应数据盘，点击上传文件，将demo数上传
-
-
-## 4.2 方法二、jupyterlab窗口上传文件
-
-在实例列表中，点击内置工具jupyterlab，将打开jupyterlab。在jupyterlab左侧创建文件夹，并上传文件
-
-
-## 4.3 方法三、SSH工具上传文件
-在实例列表操作栏，点击SSH连接，获取SSH登录信息。
-
-在本地SSH工具，进行SSH连接，连接后，上传文件
-
-
-# 五、demo使用：搭建网络模型并训练、测试
-登录终端，登录终端方式可以是jupyterlab的终端，也可以是SSH终端。
-进入demo数据所在目录。这里演示在jupyterlab终端操作。
-
-## 5.1 创建网络模型
-python model.py
-
-## 5.2 模型训练集验证
-### 5.2.1 模型训练
-python train.py
-
-train.py指定总共训练10次，在当前目录下会生产对应的模型训练文件
-
-### 5.2.2 查看tensorboard得到的scalar图
-查看方法：在实例列表，点击内置工具tensorboard，切换到scalars，查看可视化图
-
-
-## 5.3 模型推理测试
-python test.py
-
\ No newline at end of file
+
+# 一、选取自己需要的算力实例
+https://neolink-ai.com/
+
+*注意： 在选取H100的时候需要选取后缀为100的镜像*
+
+
+
+# 二、在Neolink.AI平台进行模型训练
+
+## 实例代码
+在这里我提供一份可以简单运行的代码。
+需要在本地拷贝一份，方便后续传入实例服务器中，也可以通过git的方法直接下载。
+```
+git地址： https://github.com/mykana/NeoLink-Demo.git
+如果不想git拉取，源代码在本文最后
+```
+
+
+## （1）上传数据的方式
+#### 方式一：通过存储管理页，选择实例挂载的存储进行上传，存储默认挂载目录为/root/data
+
+
+#### 方式二：通过Jupyterlab页进行上传。点击内置工具Jupyterlab链接进入控制台页，工作目录为/root，点击左侧目录data文件夹，进入该文件夹后
+
+可以直接将文件拖入控制台中的文件夹，就可以上传文件
+
+也可以选择上传按钮上传文件
+
+#### 方式三：通过ssh登入容器
+
+
+## （2）在这里我选用第二种，通过Jupyterlab页进行上传文件
+直接将文件拖拽过去，或者mac电脑可以选择点击上传按钮上传
+
+
+上传完成后打开一个终端页面，用于下载依赖库和运行代码
+
+
+
+## （3）下载库依赖库
+```
+pip install numpy torch torchvision matplotlib
+```
+
+```
+pip install tensorflow
+
+```
+
+
+## （4）运行代码
+#### 1.通过命令行找到py文件
+> ll
+> cd data
+
+
+#### 2.通过webUI点击文件夹找到py文件
+
+> python example.py
+
+*通过python 文件名 可以直接运行py文件，对于这个demo来说，前提是依赖库已经安装完毕，就可以顺利运行*
+
+
+简易demo在本地window(CPU: AMD Ryzen 7 4800U)运行和实例H20(96G)运行时间对比
+
+
+
+
+---
+
+## 三、运行结果解析和源代码
+云端通过Tensorboard查看模型线性结果
+
+
+
+
+### Tensorboard结果查看
+
+●Accuracy: 这是准确率的总标题。
+●Accuracy/train: 这表示正在查看训练过程中模型准确率的变化。
+●0.958, 0.956, 0.954, 0.952, 0.95: 这些数字代表不同训练步骤（Step）下模型的准确率，它们随着训练的进行逐渐变化。
+●Run↑: 这可能表示当前运行的实验或训练周期。
+●0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8: 这些是训练周期或时间步长。
+●0.9642: 这是在某个时间步长下模型达到的最高准确率。
+●11.58 sec: 这表示加载或处理这个准确率图表所花费的时间。
+●Relative: 这表示准确率相对于某个基准的变化。
+
+
+### 本地windows电脑运行代码的预测图片数字结果
+
+由于pycham自带的训练可视化工具，可以直观看到训练结果和状态
+
+
+
+
+### demo源代码
+```pyhton
+import time
+import torch
+import torch.nn as nn
+import torch.nn.functional as F
+import torch.optim as optim
+from torchvision import datasets, transforms
+from torch.utils.data import DataLoader
+import matplotlib.pyplot as plt
+from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
+import tensorflow as tf
+# 定义网络结构
+class Net(nn.Module):
+ def __init__(self):
+ super(Net, self).__init__()
+ self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 64)
+ self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
+ self.fc3 = nn.Linear(64, 64)
+ self.fc4 = nn.Linear(64, 10)
+
+ def forward(self, x):
+ x = F.relu(self.fc1(x))
+ x = F.relu(self.fc2(x))
+ x = F.relu(self.fc3(x))
+ x = F.log_softmax(self.fc4(x), dim=1)
+ return x
+
+# get_data_loader 函数使用 torchvision 库加载 MNIST 数据集，并将其封装成一个 DataLoader 对象，用于在训练过程中批量提供数据。
+
+def get_data_loader(is_train):
+ to_tensor = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
+ data_set = datasets.MNIST("", is_train, transform=to_tensor, download=True)
+ return DataLoader(data_set, batch_size=15, shuffle=True)
+
+# 评估模型
+def evaluate(test_data, net):
+ n_correct = 0
+ n_total = 0
+ with torch.no_grad():
+ for x, y in test_data:
+ x = x.view(-1, 28 * 28).to(device)
+ y = y.to(device)
+ outputs = net(x)
+ for i, output in enumerate(outputs):
+ if torch.argmax(output) == y[i]:
+ n_correct += 1
+ n_total += y.size(0)
+ return n_correct / n_total
+
+# 主函数
+def main():
+ # 开始时间
+ start_time = time.time()
+ train_data = get_data_loader(is_train=True)
+ test_data = get_data_loader(is_train=False)
+ net = Net().to(device) # 将模型移动到GPU
+ optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
+
+ # 记录初始精度
+ initial_accuracy = evaluate(test_data, net)
+ print("初始精度 initial accuracy:", initial_accuracy)
+ # Neolink.AI平台Tensorflow镜像镜像默认指定的tensorboard-logs地址
+ logdir = "/root/tensorboard-logs"
+ writer = tf.summary.create_file_writer(logdir)
+
+ for epoch in range(2):
+ for x, y in train_data:
+ x = x.view(-1, 28 * 28).to(device)
+ y = y.to(device)
+ net.zero_grad()
+ output = net(x)
+ loss = F.nll_loss(output, y)
+ loss.backward()
+ optimizer.step()
+ # 记录训练损失
+ loss_value = loss.item()
+ with writer.as_default():
+ tf.summary.scalar('Loss/train', loss_value, step=epoch)
+
+ accuracy = evaluate(test_data, net)
+ print("时代 epoch", epoch, "精度 accuracy:", accuracy)
+ # 记录测试准确率
+ with writer.as_default():
+ tf.summary.scalar('Accuracy/train', accuracy, step=epoch)
+
+ # 显示预测结果
+ for n, (x, _) in enumerate(test_data):
+ if n > 3:
+ break
+ predict = torch.argmax(net(x[0].view(-1, 28 * 28).to(device)))
+ plt.figure(n)
+ plt.imshow(x[0].view(28, 28).cpu().numpy()) # 将数据移回CPU
+ plt.title("预测 prediction: " + str(int(predict)))
+ plt.show()
+
+ # 结束时间
+ end_time = time.time()
+ # 计算运行时间
+ elapsed_time = end_time - start_time
+ print(f"函数运行时间: {elapsed_time} 秒")
+
+ # 关闭SummaryWriter
+ writer.close()
+
+if __name__ == "__main__":
+ device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+ main()
+
+
+```
diff --git a/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/BestPractices/tensorflow.md b/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/BestPractices/tensorflow.md
index d99593f0..d4379482 100644
--- a/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/BestPractices/tensorflow.md
+++ b/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/BestPractices/tensorflow.md
@@ -1,168 +1,60 @@
---
sidebar_position: 2
-title: 进行TensorFlow 模型训练
-sidebar_label: 进行TensorFlow 模型训练
+title: Ollama部署语言大模型
+sidebar_label: Ollama部署语言大模型
---
-# 利用Neolink.AI平台，轻松训练 TensorFlow 模型
+# 利用Neolink.AI平台和Ollama部署语言大模型
+
+demo2
+├── 校验ollama的运行情况
+│
+├── 选择一个模型部署到实例上
+│
+├── 详细图解
+
-本文的核心在于构建一个 TensorFlow 的入门级 Demo，在Neolink.AI平台进行机器学习演示训练流程。
-## 一、建立模型
+https://neolink-ai.com/
+注意选择镜像含有ollama的（如果有卡选择的是h100，需要选择-h100）
+
-假设如下为我们进行某项实验获得的一些实验数据：
+# 做了什么？
+*使用Ollama部署到Neolink.AI语言大模型。*
-| 输入 | 输出 |
-| ---- | ---- |
-| 1 | 4.8 |
-| 2 | 8.5 |
-| 3 | 10.4 |
-| 6 | 21 |
-| 8 | 25.3 |
+Ollama 是一个开源工具，它允许用户在本地环境中部署和运行大型语言模型。
+部署大语言模型对本地环境的硬件资源有一定要求，正好适合Neolink.AI使用快速上手实例demo。
-我们将这些数据放到一个二维图上可以看的更直观一些，如下，这些数据在图中表现为一些离散的点：
-
-
-我们需要根据现有的这些数据归纳出一个通用模型，通过这个模型我们可以预测其他的输入值产生的输出值。
-
-如下图，我们选择的模型既可以是红线表示的曲线模型，也可以是蓝线表示的线性模型，在概率统计理论的分析中，这两种模型符合真实模型的概率是一样的。
-
-
-
-根据 “**奥卡姆剃刀原则-若有多个假设与观察一致，则选最简单的那个**，蓝线表示的线性模型更符合我们的直观预期。
-如果用 x表示输入， y表示输出，线性模型可以用下面的方程表示：y=W×x+b
-
-即使我们选择了直线模型，可以选择的模型也会有很多，如下图的三条直线都像是一种比较合理的模型，只是 W和b参数不同。这时我们需要设计一个损失模型(loss model)，来评估一下哪个模型更合理一些，并找到一个最准确的模型。
-
-
-
-如下图每条黄线代表线性模型计算出来的值与实际输出值之间的差值:
-
-
-
-我们用y′表示实验得到的实际输出，用下面的方程表示我们的损失模型：loss=∑n=1N(yn−y′n)2
-
-显然，损失模型里得到的loss越小，说明我们的线性模型越准确。
-
-## 二、使用Tensorflow实现训练模型Demo
-
-上面我们根据实验数据建立了一个线性模型，并为这个线性模型设计了一个损失模型，下面介绍的是怎么在 TensorFlow 中实现我们设计的模型。
-
-在我们的线性模型 y=W×x+b 中，输入x可以用占位 Tensor 表示，输出y可以用线性模型的输出表示，我们需要不断的改变W和b的值，来找到一个使loss最小的值。这里W和b可以用变量 Tensor 表示。使用`tf.Variable()`可以创建一个变量 Tensor，完整的demo代码如下：
-
-```python
-import tensorflow as tf
-
-
-# 创建变量
-W = tf.Variable(0.0, name='W')
-b = tf.Variable(0.0, name='b')
-
-# 定义线性模型
-@tf.function
-def linear_model(x):
- return W * x + b
-
-# 定义损失函数
-@tf.function
-def loss(y_true, y_pred):
- return tf.reduce_sum(tf.square(y_true - y_pred))
-
-# 定义优化器
-optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(0.001)
-
-# 创建数据
-x_train = [1, 2, 3, 6, 8]
-y_train = [4.8, 8.5, 10.4, 21.0, 25.3]
-
-# 创建一个TensorBoard writer
-logdir = "/root/tensorboard-logs" # Neolink.AI平台Tensorflow镜像镜像默认指定的tensorboard-logs地址
-writer = tf.summary.create_file_writer(logdir)
-
-# 训练模型
-for i in range(10000):
- with tf.GradientTape() as tape:
- y_pred = linear_model(x_train)
- curr_loss = loss(y_train, y_pred)
- gradients = tape.gradient(curr_loss, [W, b])
- optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [W, b]))
-
- # 使用TensorBoard记录损失
- with writer.as_default():
- tf.summary.scalar("loss", curr_loss, step=i)
-
-# 打印最终的参数值和损失
-print("After train W: %s b %s loss: %s" % (W.numpy(), b.numpy(), curr_loss.numpy()))
+# 一、校验ollama的运行情况
+进入实例的终端中，可以选择ssh连接的方式，也可以选择内置工具Jupyterlab打开终端。
+在终端输入
```
-
-## 三、在Neolink.AI平台进行模型训练
-
-### 3.1 前提
-
-- 用户已注册登录Neolink.AI平台（https://ai.neolink.com/）
-- 已使用Tensorflow镜像创建一个gpu规格的实例，且实例状态为运行中（下面演示时选择规格是4090/24G 单卡）
-
-### 3.2 上传Demo
-
-方式一：通过存储管理页，选择实例挂载的存储进行上传，存储默认挂载目录为/root/data
-
-
-
-方式二：通过通过Jupyterlab页进行上传。点击内置工具Jupyterlab链接进入登录页，输入token（实例详情日志中查看）点击Log in进入Jupyterlab控制台页，工作目录为/root，点击左侧目录data文件夹，进入该文件夹后，点击上传图标进行上传demo.py
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-方式三：通过scp 命令上传
-
-[NEOLINK.AI用户手册-数据传输]: https://ai.neolink.com/docs/DataStorage/data%20transmission
-
-```shell
-scp -rP 40567 demo.py user@111.51.90.14:/root/data
+ollama
```
-
-其中40567是实例端口号，111.51.90.14是实例ip，我们需要根据自己的实例进行修改。
-
-
-
-### 3.3 进行模型训练
-
-在Jupyterlab中，点击终端进入终端页面
-
-
-
-或者通过ssh登入容器
-
-
-
-
-
-执行以下命令进行模型训练（下面为在Jupyterlab的终端页面执行演示）
-
-```shell
-cd /root/data
-python demo.py
+# 二、选择一个模型部署到实例上
+数字越大下载和部署时间越长
```
+ollama run qwen:0.5b
+或者
+ollama run qwen:1.8b
+```
+# 三、详细图解
-
+**1.**
+
-从运行中的日志可以看出，使用一个gpu：NVIDIA GeForce RTX 4090进行训练，并输出了训练结果：
+**2.**
+这里选择1.8的模型，这里我的卡是H-20，部署大概在10min左右
-```
-After train W: 2.982361 b 2.0705438 loss: 2.1294134
-```
+
-### 3.4 使用TensorBoard查看训练数据
+**3.**
+等待部署成功,可以在图中看的大模型的对话
-点击TensorBoard链接进入到页面，可以看到我们通过tf.summary.scalar("loss", curr_loss, step=i)设置的loss收敛曲线，从图中可以看出在训练了大概1000次的时候loss就已经收敛的差不多了。
+
-
+**4.**
+退出使用ctrl+d
+再次运行使用 ollama run qwen:1.8b（你所下载的模型）
-
\ No newline at end of file
+
\ No newline at end of file
diff --git a/static/img/demo1/image-1.png b/static/img/demo1/image-1.png
new file mode 100644
index 00000000..ce3be5bb
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-1.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-10.png b/static/img/demo1/image-10.png
new file mode 100644
index 00000000..28dbdee1
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-10.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-11.png b/static/img/demo1/image-11.png
new file mode 100644
index 00000000..ed59712c
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-11.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-12.png b/static/img/demo1/image-12.png
new file mode 100644
index 00000000..2289dcde
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-12.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-13.png b/static/img/demo1/image-13.png
new file mode 100644
index 00000000..13c71764
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-13.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-14.png b/static/img/demo1/image-14.png
new file mode 100644
index 00000000..a4902e5a
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-14.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-15.png b/static/img/demo1/image-15.png
new file mode 100644
index 00000000..4faa0415
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-15.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-16.png b/static/img/demo1/image-16.png
new file mode 100644
index 00000000..1b9000f8
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-16.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-17.png b/static/img/demo1/image-17.png
new file mode 100644
index 00000000..58221f8e
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-17.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-18.png b/static/img/demo1/image-18.png
new file mode 100644
index 00000000..632f14b7
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-18.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-19.png b/static/img/demo1/image-19.png
new file mode 100644
index 00000000..9a10991f
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-19.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-2.png b/static/img/demo1/image-2.png
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-2.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-20.png b/static/img/demo1/image-20.png
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-20.png differ
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new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-21.png differ
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-3.png differ
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-4.png differ
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-5.png differ
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-6.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-7.png b/static/img/demo1/image-7.png
new file mode 100644
index 00000000..176a359f
Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-7.png differ
diff --git a/static/img/demo1/image-8.png b/static/img/demo1/image-8.png
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-8.png differ
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image-9.png differ
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Binary files /dev/null and b/static/img/demo1/image.png differ
diff --git a/static/img/demo2/image-0.png b/static/img/demo2/image-0.png
new file mode 100644
index 00000000..67302e4d
Binary files /dev/null and b/static/img/demo2/image-0.png differ
diff --git a/static/img/demo2/image-1.png b/static/img/demo2/image-1.png
new file mode 100644
index 00000000..bf5c3f50
Binary files /dev/null and b/static/img/demo2/image-1.png differ
diff --git a/static/img/demo2/image-2.png b/static/img/demo2/image-2.png
new file mode 100644
index 00000000..f69cad13
Binary files /dev/null and b/static/img/demo2/image-2.png differ
diff --git a/static/img/demo2/image-3.png b/static/img/demo2/image-3.png
new file mode 100644
index 00000000..67302e4d
Binary files /dev/null and b/static/img/demo2/image-3.png differ
diff --git a/static/img/demo2/image-4.png b/static/img/demo2/image-4.png
new file mode 100644
index 00000000..258e4efd
Binary files /dev/null and b/static/img/demo2/image-4.png differ
diff --git a/static/img/demo2/image.png b/static/img/demo2/image.png
new file mode 100644
index 00000000..f3351adb
Binary files /dev/null and b/static/img/demo2/image.png differ