diff --git a/docs/export_for_infer.md b/docs/export_for_infer.md
index 9a3e0aaffbbb1fabd26880c136ab3128f6b65e55..960ca42fc0f280c292ddc3a5b52f1dc5a0baaa92 100644
--- a/docs/export_for_infer.md
+++ b/docs/export_for_infer.md
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 通常，PaddlePaddle大规模分类库在训练过程中保存的模型只保存模型参数信息，
 而不包括预测模型结构。为了部署PLSC预测库，需要将预训练模型导出为预测模型。
-预测模型包括预测所需要的模型参数和模型结构，用于后续地预测任务(参见[C++预测库使用])
+预测模型包括预测所需要的模型参数和模型结构，用于后续地预测任务(参见[C++预测库使用](./serving.md))
 
 可以通过下面的代码将预训练模型导出为预测模型：
 
diff --git a/docs/serving.md b/docs/serving.md
index da7a379376cd68f66afdc3a4772834182dabb84d..f19d8fd1191939bf7f6d63eab8f33455df6085f5 100644
--- a/docs/serving.md
+++ b/docs/serving.md
@@ -6,9 +6,9 @@ server端
 
 需要python3环境，下载whl包
 
-https://paddle-serving.bj.bcebos.com/paddle-gpu-serving/wheel/plsc_serving-0.1.4-py3-none-any.whl
+https://paddle-serving.bj.bcebos.com/paddle-gpu-serving/wheel/plsc_serving-0.1.6-py3-none-any.whl
 
-pip3 install plsc_serving-0.1.4-py3-none-any.whl
+pip3 install plsc_serving-0.1.6-py3-none-any.whl
 
 client端
 
@@ -25,7 +25,8 @@ server端
 ```python
 from plsc_serving.run import PLSCServer
 fs = PLSCServer()
-fs.with_model(model_name = 'face_resnet50')
+#设定使用的模型文路径，str类型，绝对路径
+fs.with_model(model_path = '/XXX/XXX')
 #跑单个进程,gpu_index指定使用的gpu，int类型，默认为0；port指定使用的端口，int类型，默认为8866
 fs.run(gpu_index = 0, port = 8010)
 ```