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@@ -31,7 +31,7 @@ Kubernetes（K8s）不再只是一个运行工作负载（如 Web 应用和微
 
 ### 模型预训练
 
-![模型预训练](./images/genai01.png)
+![模型预训练](./images/genai01.jpeg)
 
 在模型预训练阶段，K8s 凭借其无与伦比的可扩展性和韧性，为模型训练提供了坚实的基础。
 K8s 可以根据资源需求自动扩缩的能力是其最大的优势之一，这正是 AI/ML 工作负载在面对海量算力需求时所急需的特性。
@@ -47,13 +47,13 @@ Jupyter Notebooks 和 VS Code 等工具对于 LLM 实验和提示工程来说是
 
 ### 模型微调
 
-![模型微调](./images/genai02.png)
+![模型微调](./images/genai02.jpeg)
 
 虽然 K8s 拥有开发 LLM 所需的所有工具，但如今许多企业并非从头开始构建大语言模型，而是选用现有的一些模型，根据企业特定环境对模型进行定制和微调。在这种场景下，当您想对现有模型进行微调时，K8s 也是理想的选择，因为它非常具有动态性。与 Slurm 不同，K8s 可以并行处理多个工作负载，这使得训练过程更加高效。另一个优势体现在 K8s 为模型训练构建了丰富的工具生态。比如 Kubeflow（专为 Pytorch、Tensorflow 和 MPI 设计的 Operator）、KubeRay Operator 和 MLflow。
 
 ### 模型部署
 
-![模型部署](./images/genai03.png)
+![模型部署](./images/genai03.jpeg)
 
 谈到 LLM 模型部署本身或模型推理服务，K8s 提供了一个简化的流程：您只需向数据科学家呈现一个端点。
 网络栈简化了向外界发布模型的流程，轻松将模型推向消费侧。K8s 为模型部署提供了全面的工具集和丰富的生态，
@@ -65,7 +65,7 @@ Jupyter Notebooks 和 VS Code 等工具对于 LLM 实验和提示工程来说是
 
 ### 提示工程
 
-![提示工程](./images/genai04.png)
+![提示工程](./images/genai04.jpeg)
 
 优势不止于此。部署 LLM 模型后，K8s 在开发应用或让用户参与模型实验时能够提供增强的用户体验。
 例如，使用 K8s 在 Gradio 或 Streamlit 等平台上托管应用几乎毫不费力，

diff --git a/docs/zh/docs/blogs/images/genai01.jpeg b/docs/zh/docs/blogs/images/genai01.jpeg
diff --git a/docs/zh/docs/blogs/images/genai01.png b/docs/zh/docs/blogs/images/genai01.png
diff --git a/docs/zh/docs/blogs/images/genai02.jpeg b/docs/zh/docs/blogs/images/genai02.jpeg
diff --git a/docs/zh/docs/blogs/images/genai02.png b/docs/zh/docs/blogs/images/genai02.png
diff --git a/docs/zh/docs/blogs/images/genai03.jpeg b/docs/zh/docs/blogs/images/genai03.jpeg
diff --git a/docs/zh/docs/blogs/images/genai03.png b/docs/zh/docs/blogs/images/genai03.png
diff --git a/docs/zh/docs/blogs/images/genai04.jpeg b/docs/zh/docs/blogs/images/genai04.jpeg
diff --git a/docs/zh/docs/blogs/images/genai04.png b/docs/zh/docs/blogs/images/genai04.png