diff --git a/docs/demo_guides/cpp_demo.md b/docs/demo_guides/cpp_demo.md
index 55abd3a70fe23dd0e8798d6a772ee216140c2875..5f3a2757b21cffb90ebd214ea6d9525dc3fb6dbd 100644
--- a/docs/demo_guides/cpp_demo.md
+++ b/docs/demo_guides/cpp_demo.md
@@ -32,14 +32,26 @@ tar zxf mobilenet_v1.tar.gz
 
 ![image](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/cxx_demo/3inference_model.png)
 
-（2）下载[opt工具](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.3.0/opt)。放入同一文件夹，终端输入命令转化模型：
+（2）模型转换
 
-```shell
-wget https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.3.0/opt
-chmod +x opt
-./opt --model_dir=./mobilenet_v1 --optimize_out_type=naive_buffer   --optimize_out=./mobilenet_v1_opt
-```
 
+  - v2.6.0版本之前
+
+  下载[opt工具](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.3.0/opt)。放入同一文件夹，终端输入命令转化模型
+
+  ```shell
+  wget https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.3.0/opt
+  chmod +x opt
+  ./opt --model_dir=./mobilenet_v1 --optimize_out_type=naive_buffer   --optimize_out=./mobilenet_v1_opt
+  ```
+  - v2.6.0版本以及后续版本
+
+  安装paddlelite，终端输入命令转化模型
+ 
+  ```shell
+  python -m pip install paddlelite
+  paddle_opt_lite --model_dir=./mobilenet_v1 --optimize_out_type=naive_buffer   --optimize_out=./mobilenet_v1_opt
+  ```
 **结果如下图所示：**
 
 ![image](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/cxx_demo/2opt_model.png)
diff --git a/docs/demo_guides/python_demo.md b/docs/demo_guides/python_demo.md
index 36ff11751dee43f4b148c21bc603784b7f60f88a..24ce217e57684791e5bce3cf8b1295faf7740c45 100644
--- a/docs/demo_guides/python_demo.md
+++ b/docs/demo_guides/python_demo.md
@@ -55,6 +55,11 @@ a.set_valid_places("x86")
 
 a.run()
 ```
+
+- MAC 环境
+
+Opt工具使用方式同Linux（MAC环境暂不支持python端预测，下个版本会修复该问题）
+
 ## 3. 编写预测程序
 
 准备好预测库和模型，我们便可以编写程序来执行预测。我们提供涵盖图像分类、目标检测等多种应用场景的C++示例demo可供参考，创建文件mobilenetV1_light_api.py，