diff --git a/README.md b/README.md
index ee4112314e154a6ac6d4a4f3b677160d58df1dba..5388f0b80c0881e560621a34f50ec9e86e6989e9 100644
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@@ -1,4 +1,3 @@
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 # ElasticCTR
 
 ElasticCTR是百度云分布式训练CTR预估任务和Serving流程一键部署的方案，用户只需配置数据源、样本格式即可完成一系列的训练与预测任务
@@ -30,7 +29,7 @@ ElasticCTR采用PaddlePaddle提供的全异步分布式训练方式，在保证
 
 ## <span id='head2'>2. 配置集群</span>
 
-运行本方案前，需要用户已经搭建好k8s集群，并安装好volcano组件。k8s环境部署比较复杂，本文不涉及。百度智能云CCE容器引擎申请后即可使用，百度云上创建k8s的方法用户可以参考这篇文档[百度云创建k8s教程及使用指南](cluster_config.md)。
+运行本方案前，需要用户已经搭建好k8s集群，并安装好volcano组件。k8s环境部署比较复杂，本文不涉及。百度智能云CCE容器引擎申请后即可使用，百度云上创建k8s的方法用户可以参考这篇文档[百度云创建k8s教程及使用指南](cluster_config.md)。此外，Elastic CTR还支持在其他云上部署，可以参考以下两篇文档[华为云创建k8s集群](huawei_k8s.md)，[aws创建k8s集群](aws_k8s.md)
 
 
 ## <span id='head3'>3. 一键部署教程</span>
@@ -114,6 +113,3 @@ bash elastic-control.sh -c
 
 
 
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