diff --git a/source/advanced_usage/deploy/index.rst b/source/advanced_usage/deploy/index.rst
index 0a391acfd38e36cb98d8eedbc40b1330e498e62c..906a466a9bc7f7450bb1f2928ed232d9335f1bda 100644
--- a/source/advanced_usage/deploy/index.rst
+++ b/source/advanced_usage/deploy/index.rst
@@ -5,6 +5,11 @@
 服务端
 ######
 
+..  toctree::
+    :maxdepth: 2
+
+    native_inference_engine.md
+
 
 移动端
-######
\ No newline at end of file
+######
diff --git a/source/advanced_usage/deploy/native_inference_engine.md b/source/advanced_usage/deploy/native_inference_engine.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..312f0dbb80f7e9ccf7a3f0fd318bb69b944ee65f
--- /dev/null
+++ b/source/advanced_usage/deploy/native_inference_engine.md
@@ -0,0 +1,89 @@
+# Paddle 预测 API
+
+为了更简单方便的预测部署，Fluid 提供了一套高层 API 用来隐藏底层不同的优化实现。
+
+ 预测库相关代码位于https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/paddle/contrib/inference，其中发布的包括
+
+- 头文件 `paddle_inference_api.h` 定义了所有的接口
+- 库文件`libpaddle_fluid.so` 或 `libpaddle_fluid.a`
+- 库文件 `libpaddle_inference_api.so` 或 `libpaddle_inference_api.a`
+
+编译和依赖可以参考 [安装与编译C++预测库](http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/fluid/zh/howto/inference/build_and_install_lib_cn.html) 。
+
+下面是一些 API 概念的介绍
+
+## PaddleTensor
+
+PaddleTensor 定义了预测最基本的输入输出的数据格式，其定义是
+
+```c++
+struct PaddleTensor {
+  std::string name;  // variable name.
+  std::vector<int> shape;
+  PaddleBuf data;  // blob of data.
+  PaddleDType dtype;
+};
+```
+
+- `name` 用于指定输入数据对应的 模型中variable 的名字 （暂时没有用，但会在后续支持任意 target 时启用）
+- `shape` 表示一个 Tensor 的 shape
+- `data`  数据以连续内存的方式存储在`PaddleBuf` 中，`PaddleBuf` 可以接收外面的数据或者独立`malloc`内存，详细可以参考头文件中相关定义。
+- `dtype` 表示 Tensor 的数据类型
+
+## engine
+
+高层 API 底层有多种优化实现，我们称之为 engine，目前有三种 engine
+
+- 原生 engine，由 paddle 原生的 forward operator 组成，可以天然支持所有paddle 训练出的模型，
+- Anakin engine，封装了 [Anakin](https://github.com/PaddlePaddle/Anakin) ，在某些模型上性能不错，但只能接受自带模型格式，无法支持所有 paddle 模型，
+- TensorRT mixed engine，用子图的方式支持了 [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) ，支持所有paddle 模型，并自动切割部分计算子图到 TensorRT 上加速（WIP）
+
+其实现为
+
+```c++
+enum class PaddleEngineKind {
+  kNative = 0,       // Use the native Fluid facility.
+  kAnakin,           // Use Anakin for inference.
+  kAutoMixedTensorRT // Automatically mixing TensorRT with the Fluid ops.
+};
+```
+
+## 预测部署过程
+
+总体上分为以下步骤
+
+1. 用合适的配置创建 `PaddlePredictor`
+2. 创建输入用的 `PaddleTensor`，传入到 `PaddlePredictor` 中
+3. 获取输出的 `PaddleTensor` ，将结果取出
+
+下面完整演示一个简单的模型，部分细节代码隐去
+
+```c++
+#include "paddle_inference_api.h"
+
+// 创建一个 config，并修改相关设置
+paddle::NativeConfig config;
+config.model_dir = "xxx";
+config.use_gpu = false;
+// 创建一个原生的 PaddlePredictor
+auto predictor =
+      paddle::CreatePaddlePredictor<NativeConfig, PaddleEngineKind::kNative>(config);
+// 创建输入 tensor
+int64_t data[4] = {1, 2, 3, 4};
+paddle::PaddleTensor tensor{.name = "",
+                            .shape = std::vector<int>({4, 1}),
+                            .data = PaddleBuf(data, sizeof(data)),
+                            .dtype = PaddleDType::INT64};
+// 创建输出 tensor，输出 tensor 的内存可以复用
+std::vector<paddle::PaddleTensor> outputs;
+// 执行预测
+CHECK(predictor->Run(slots, &outputs));
+// 获取 outputs ...
+```
+
+编译时，联编 `libpaddle_fluid.a/.so` 和 `libpaddle_inference_api.a/.so` 便可。 
+
+## 详细代码参考
+
+- [inference demos](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/paddle/contrib/inference/demo)
+- [复杂单线程/多线程例子](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/contrib/inference/test_paddle_inference_api_impl.cc)