diff --git a/bash/load_swe_images.sh b/bash/load_swe_images.sh
new file mode 100755
index 0000000..6c63844
--- /dev/null
+++ b/bash/load_swe_images.sh
@@ -0,0 +1,26 @@
+#!/bin/bash
+# 从 save_swe_images.sh 生成的 tar.gz 批量加载 swebench 实例镜像。
+
+set -e
+
+INPUT_DIR="${1:-/data1/sora/evalscope/docker/swe_images}"
+
+if [ ! -d "$INPUT_DIR" ]; then
+    echo "错误：目录不存在 $INPUT_DIR"
+    exit 1
+fi
+
+TARS=("$INPUT_DIR"/swebench_batch_*.tar.gz)
+TOTAL=${#TARS[@]}
+
+echo "共找到 $TOTAL 个镜像包，开始加载..."
+
+IDX=0
+for TAR in "${TARS[@]}"; do
+    IDX=$((IDX + 1))
+    echo "[$IDX/$TOTAL] 加载 $TAR"
+    docker load -i "$TAR"
+done
+
+echo "完成。已加载镜像数："
+docker images | grep '^swebench/' | wc -l
diff --git a/bash/save_swe_images.sh b/bash/save_swe_images.sh
new file mode 100755
index 0000000..ed4cc65
--- /dev/null
+++ b/bash/save_swe_images.sh
@@ -0,0 +1,37 @@
+#!/bin/bash
+# 将本地已拉取的 swebench 实例镜像打包保存，方便通过移动硬盘/内网传送到其他机器。
+# 注意：swe_bench_verified 全量约 500 个镜像、~2TB，无法上传到 ModelScope 这类代码/文件仓库。
+
+set -e
+
+OUTPUT_DIR="${1:-/data1/sora/evalscope/docker/swe_images}"
+BATCH_SIZE="${2:-50}"
+
+mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
+
+echo "正在列出所有 swebench 镜像..."
+mapfile -t IMAGES < <(docker images --format '{{.Repository}}:{{.Tag}}' | grep '^swebench/')
+TOTAL=${#IMAGES[@]}
+
+echo "共找到 $TOTAL 个 swebench 镜像，将按每批 $BATCH_SIZE 个保存到 $OUTPUT_DIR"
+
+BATCH=()
+BATCH_IDX=0
+COUNT=0
+
+for IMG in "${IMAGES[@]}"; do
+    BATCH+=("$IMG")
+    COUNT=$((COUNT + 1))
+
+    if ((${#BATCH[@]} >= BATCH_SIZE)) || ((COUNT == TOTAL)); then
+        BATCH_IDX=$((BATCH_IDX + 1))
+        TAR_FILE="$OUTPUT_DIR/swebench_batch_$(printf '%03d' $BATCH_IDX).tar"
+        echo "[$COUNT/$TOTAL] 保存批次 $BATCH_IDX -> $TAR_FILE"
+        docker save "${BATCH[@]}" -o "$TAR_FILE"
+        gzip -f "$TAR_FILE"
+        BATCH=()
+    fi
+done
+
+echo "完成。镜像列表："
+ls -lh "$OUTPUT_DIR"
diff --git a/myread.md b/myread.md
index 260996b..64b4b0b 100644
--- a/myread.md
+++ b/myread.md
@@ -165,45 +165,44 @@ SWE-bench 镜像数量多、体积大，建议把 Docker `data-root` 和 contain
 
 ```bash
 # 1. 停止 Docker
-systemctl stop docker.socket
-systemctl stop docker
-systemctl stop containerd
+sudo systemctl stop docker.socket
+sudo systemctl stop docker
+sudo systemctl stop containerd
 
 # 2. 创建新的数据目录
 mkdir -p /data1/sora/evalscope/docker/images
 mkdir -p /data1/sora/evalscope/docker/containerd
 
 # 3. 配置国内镜像加速（多填几个，自动轮询）
-cat > /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
+sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
 {
   "data-root": "/data1/sora/evalscope/docker/images",
   "registry-mirrors": [
     "https://docker.m.daocloud.io",
     "https://docker.1ms.run",
-    "https://docker.1panel.live",
     "https://hub.rat.dev",
+    "https://docker.1panel.live",
+    "https://dockerproxy.com",
     "https://hub-mirror.c.163.com",
     "https://mirror.baidubce.com",
-    "https://dockerproxy.com",
-    "https://docker.mirrors.aliyun.com",
+    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
     "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
     "https://docker.nju.edu.cn",
-    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
     "https://docker.mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn"
   ]
 }
 EOF
 
 # 4. 配置 containerd 数据目录
-cat > /etc/containerd/config.toml <<'EOF'
+sudo tee /etc/containerd/config.toml <<-'EOF'
 root = "/data1/sora/evalscope/docker/containerd"
 state = "/run/containerd"
 EOF
 
 # 5. 重启
-systemctl reset-failed docker.service
-systemctl start containerd
-systemctl start docker
+sudo systemctl reset-failed docker.service
+sudo systemctl start containerd
+sudo systemctl start docker
 ```
 
 #### 2.4.2 拉取/构建代码执行镜像
@@ -268,6 +267,26 @@ python bash/pull_swe_bench_images.py \
 > 2. 降低 `--max-workers` 到 1；
 > 3. 使用 `tmux` 挂后台运行，避免 SSH 断连导致中断。
 
+#### 2.4.4 SWE-bench 镜像的本地备份与迁移（可选）
+
+SWE-bench 全量镜像约 500 个、总大小约 **2TB**，无法上传到 ModelScope 这类代码/文件仓库分发。如需把已拉好的镜像迁移到另一台机器，建议用移动硬盘或内网直接拷贝 Docker `data-root`，或使用下面脚本分批导出/导入：
+
+**源机器：打包**
+
+```bash
+bash bash/save_swe_images.sh /data1/sora/evalscope/docker/swe_images 50
+```
+
+脚本会把镜像按每 50 个一批保存为 `swebench_batch_001.tar.gz` 等。
+
+**目标机器：加载**
+
+```bash
+bash bash/load_swe_images.sh /data1/sora/evalscope/docker/swe_images
+```
+
+> 注意：分批 tar 会占用额外磁盘空间（约 2TB），请确保目标盘容量足够。
+
 ---
 
 ## 3. 环境准备