diff --git "a/source/_drafts/\345\273\272\346\234\250\347\244\276\345\214\272\345\212\251\344\275\240\347\216\251\350\275\254NeMo.md" "b/source/_drafts/\345\273\272\346\234\250\347\244\276\345\214\272\345\212\251\344\275\240\347\216\251\350\275\254NeMo.md"
index 5e668fe89c2f966c0e6d75e1a3c7ad7698bbf622..59ad02202bf43a378e9a8df6b8b778878d22ce1a 100644
--- "a/source/_drafts/\345\273\272\346\234\250\347\244\276\345\214\272\345\212\251\344\275\240\347\216\251\350\275\254NeMo.md"
+++ "b/source/_drafts/\345\273\272\346\234\250\347\244\276\345\214\272\345\212\251\344\275\240\347\216\251\350\275\254NeMo.md"
@@ -7,7 +7,7 @@ image: /assets/技术文章/建木社区助你玩转NeMo/NeMo.png
 excerpt: 建木应用实践
 author: 邵嘉诚
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-在发布 ChatGLM 镜像及部署节点后，我们收到了许多用户的反馈，他们希望了解更多关于如何搭建会话 AI 模型平台。为了满足这些需求，我们决定提供一个流行的工具包 - NVIDIA NeMo 的镜像及部署节点，以便于用户能更快上手并开始使用 NeMo。
+在发布 ChatGLM 镜像及部署节点后，我们收到了许多用户的反馈，他们希望了解更多关于如何搭建会话 AI 模型平台。为了满足这些需求，我们决定提供一个流行的工具包——NVIDIA NeMo 的镜像及部署节点，以便于用户能更快上手并开始使用 NeMo。
 ### 什么是NeMo?
 NVIDIA NeMo 是一个用于构建会话 AI 的工具包，它可以帮助研究人员在自动语音识别（ASR）、文本到语音合成（TTS）、大型语言模型（LLMs）和自然语言处理（NLP）等领域进行工作，主要目的是帮助来自工业界和学术界的研究人员重用以前的工作（代码和预训练模型），并使创建新的会话 AI 模型变得更加容易。    
 
@@ -23,7 +23,7 @@ docker pull docker.jianmuhub.com/autoops/nemo:latest
 docker run --gpus all -d --runtime=nvidia --shm-size=8g \
 -p 8888:8888 --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \
 --name=nemo docker.jianmuhub.com/autoops/nemo:latest ./start-jupyter.sh
-# 3.启动后，可通过浏览器localhost:8888访问jupyter界面
+# 3.启动后，可通过浏览器http://localhost:8888访问jupyter界面
 ```
 
 ### 如何通过建木节点部署？
@@ -33,7 +33,7 @@ NeMo部署节点在建木hub的地址：https://jianmuhub.com/autoops/nemo_deplo
 该节点可在指定IP的Linux服务上远程部署NeMo并启动jupyter服务，默认指定容器共享内存大小为8g，内存无限制，堆栈大小为64mb，可根据实际配置自行修改。部署要求服务器已安装docker，nvidia驱动及nvidia容器运行时，具体要求参照节点仓库readme。    
 
 
-使用过程中遇到任务问题，欢迎开issue或者加入建木社区用户群交流。
+使用过程中遇到任何问题，欢迎开issue或者加入建木社区用户群交流。
 
 ### 最后
-本次分享内容介绍到这就结束啦，未来，建木社区将更加努力地推进大模型对话技术的发展，为用户提供更加优质的服务。
+本次分享内容介绍到这就结束啦！未来，建木社区将更加努力地推进大模型对话技术的发展，为用户提供更加优质的服务。