diff --git a/sources/llamafactory/distributed.rst b/sources/llamafactory/distributed.rst
new file mode 100644
index 0000000..6bcb81c
--- /dev/null
+++ b/sources/llamafactory/distributed.rst
@@ -0,0 +1,93 @@
+分布式训练
+==============
+
+.. note::
+    阅读本篇前，请确保已按照 :doc:`安装教程 <./install>` 准备好昇腾环境及 LLaMA-Factory ！
+
+本篇为 :doc:`快速开始 <./quick_start>` 的进阶，同样首先安装 DeepSpeed 和 ModelScope：
+
+.. code-block::
+
+  pip install -e ".[deepspeed,modelscope]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+
+多卡 NPU 指定
+--------------------------
+
+无论是单机还是多机环境，请先使用 ``export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3`` 显式指定所需 NPU 卡号，此处为 0~3 四卡 NPU。
+
+.. note::
+    
+    昇腾 NPU 卡从 0 开始编号，docker 容器内也是如此；
+    
+    如映射物理机上的 6，7 号 NPU 卡到容器内使用，其对应的卡号分别为 0，1
+
+
+或使用以下脚本自动检测并指定多卡 NPU：
+
+.. code-block:: shell
+
+    # ------------------------------ detect npu --------------------------------------
+    # detect npu via npu-smi
+    if command -v npu-smi info &> /dev/null; then
+      num_npus=$(npu-smi info -l | grep "Total Count" | awk -F ":" '{print $NF}')
+      npu_list=$(seq -s, 0 $((num_npus-1)))
+    else
+      num_npus=-1
+      npu_list="-1"
+    fi
+    echo using npu : $npu_list
+    num_gpus=$(echo $npu_list | awk -F "," '{print NF}')
+    # --------------------------------------------------------------------------------
+    export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=$npu_list
+
+
+单机多卡微调
+--------------------------
+
+通过 ``ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES`` 变量显式指定多卡后，使用 torchrun 启动分布式训练，需指定 ``nproc_per_node`` 参数为 NPU 卡数量，其余参数配置与 :doc:`快速开始 <./quick_start>` 中单卡微调保持一致
+
+.. code-block:: shell
+    
+    torchrun --nproc_per_node $num_npus \
+        --nnodes 1 \
+        --node_rank 0 \
+        --master_addr 127.0.0.1 \
+        --master_port 7007 \
+        src/train.py <your_path>/qwen1_5_lora_sft_ds.yaml
+
+
+多机多卡微调
+--------------------------
+
+在每个节点上通过 ``ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES`` 变量显式指定需要用到的多个 NPU 卡，如果不指定，则默认使用所有 NPU 卡（此时需要确保显存是否够用）。
+
+其次，必须在每个节点上使用 ``export HCCL_SOCKET_IFNAME=eth0`` 来指定当前节点的 HCCL 通信网卡（请使用目标网卡名替换 ``eth0``）。
+
+以两机环境为例，分别在主、从节点（机器）上执行如下两条命令即可启动多机训练：
+
+.. code-block:: shell
+
+    # 在主节点执行如下命令，设置 rank_id = 0
+    FORCE_TORCHRUN=1 NNODES=2 NODE_RANK=0 MASTER_ADDR=192.168.0.1 MASTER_PORT=29500 \
+    llamafactory-cli train <your_path>/qwen1_5_lora_sft_ds.yaml
+    
+    # 在从节点执行如下命令，设置 rank_id = 1
+    FORCE_TORCHRUN=1 NNODES=2 NODE_RANK=1 MASTER_ADDR=192.168.0.1 MASTER_PORT=29500 \
+    llamafactory-cli train <your_path>/qwen1_5_lora_sft_ds.yaml
+
+.. list-table::
+    :widths: 30 70  
+    :header-rows: 1
+
+    * - 变量名
+      - 介绍
+    * - FORCE_TORCHRUN
+      - 是否强制使用torchrun
+    * - NNODES
+      - 节点数量
+    * - NODE_RANK
+      - 各个节点的rank。
+    * - MASTER_ADDR
+      - 主节点的地址。
+    * - MASTER_PORT
+      - 主节点的端口。
\ No newline at end of file
diff --git a/sources/llamafactory/index.rst b/sources/llamafactory/index.rst
index b45f005..a32be3b 100644
--- a/sources/llamafactory/index.rst
+++ b/sources/llamafactory/index.rst
@@ -6,6 +6,6 @@ LLaMA-Factory
 
    install.rst
    quick_start.rst
-   multi_npu.rst
+   distributed.rst
    example.rst
    faq.rst
diff --git a/sources/llamafactory/multi_npu.rst b/sources/llamafactory/multi_npu.rst
deleted file mode 100644
index b1f953a..0000000
--- a/sources/llamafactory/multi_npu.rst
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-单机多卡微调
-==============
-
-.. note::
-    阅读本篇前，请确保已按照 :doc:`安装教程 <./install>` 准备好昇腾环境及 LLaMA-Factory ！
-
-本篇为 :doc:`快速开始 <./quick_start>` 的进阶，同样首先安装 DeepSpeed 和 ModelScope：
-
-.. code-block::
-
-  pip install -e ".[deepspeed,modelscope]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
-
-多卡 NPU 指定
---------------------------
-
-使用 ``export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3`` 指定所需 NPU 卡号，此处为 0~3 四卡 NPU。
-
-.. note::
-    
-    昇腾 NPU 卡从 0 开始编号，docker 容器内也是如此；
-    
-    如映射物理机上的 6，7 号 NPU 卡到容器内使用，其对应的卡号分别为 0，1
-
-
-或使用以下脚本自动检测并指定多卡 NPU：
-
-.. code-block:: shell
-
-    # ------------------------------ detect npu --------------------------------------
-    # detect npu via npu-smi
-    if command -v npu-smi info &> /dev/null; then
-      num_npus=$(npu-smi info -l | grep "Total Count" | awk -F ":" '{print $NF}')
-      npu_list=$(seq -s, 0 $((num_npus-1)))
-    else
-      num_npus=-1
-      npu_list="-1"
-    fi
-    echo using npu : $npu_list
-    num_gpus=$(echo $npu_list | awk -F "," '{print NF}')
-    # --------------------------------------------------------------------------------
-    export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=$npu_list
-
-基于 LoRA 的模型多卡分布式微调
--------------------------------
-
-通过 ``ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES`` 变量指定多卡后，使用 torchrun 启动分布式训练，需指定 ``nproc_per_node`` 参数为 NPU 卡数量，其余参数配置与 :doc:`快速开始 <./quick_start>` 中单卡微调保持一致
-
-.. code-block:: shell
-    
-    torchrun --nproc_per_node $num_npus \
-        --nnodes 1 \
-        --node_rank 0 \
-        --master_addr 127.0.0.1 \
-        --master_port 7007 \
-        src/train.py <your_path>/qwen1_5_lora_sft_ds.yaml