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docs/zh_CN/inference_deployment/paddle_serving_deploy.md

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 ## 1. 简介
 [Paddle Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving) 旨在帮助深度学习开发者轻松部署在线预测服务，支持一键部署工业级的服务能力、客户端和服务端之间高并发和高效通信、并支持多种编程语言开发客户端。
 
-该部分以 HTTP 预测服务部署为例，介绍怎样在 PaddleClas 中使用 PaddleServing 部署模型服务。
+该部分以 HTTP 预测服务部署为例，介绍怎样在 PaddleClas 中使用 PaddleServing 部署模型服务。目前只支持Linux平台部署，暂不支持Windows平台。
 
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 ## 2. Serving 安装
@@ -38,6 +38,12 @@ pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post101 # GPU with CUDA10.1 + Tens
 pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post112 # GPU with CUDA11.2 + TensorRT8
 ```
 
+Paddle官方后续不再维护python3.5，此处建议修改python3的版本，以使用python3.7为例:
+```
+rm -rf /usr/local/bin/python3
+ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/local/bin/python3
+```
+
 * 如果安装速度太慢，可以通过 `-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 更换源，加速安装过程。
 * 其他环境配置安装请参考: [使用Docker安装Paddle Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.7.0/doc/Install_CN.md)
 
@@ -72,7 +78,7 @@ python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ResNet50_vd_infer/ \
 ```
 ResNet50_vd 推理模型转换完成后，会在当前文件夹多出 `ResNet50_vd_serving` 和 `ResNet50_vd_client` 的文件夹，具备如下格式：
 ```
-|- ResNet50_vd_client/
+|- ResNet50_vd_server/
   |- __model__  
   |- __params__
   |- serving_server_conf.prototxt  
@@ -81,7 +87,7 @@ ResNet50_vd 推理模型转换完成后，会在当前文件夹多出 `ResNet50_
   |- serving_client_conf.prototxt  
   |- serving_client_conf.stream.prototxt
 ```
-得到模型文件之后，需要修改 serving_server_conf.prototxt 中的 alias 名字：将 `fetch_var` 中的 `alias_name` 改为 `prediction`
+得到模型文件之后，需要修改 `ResNet50_vd_server` 下文件 `serving_server_conf.prototxt` 中的 alias 名字：将 `fetch_var` 中的 `alias_name` 改为 `prediction`
 
 **备注**:  Serving 为了兼容不同模型的部署，提供了输入输出重命名的功能。这样，不同的模型在推理部署时，只需要修改配置文件的 alias_name 即可，无需修改代码即可完成推理部署。
 修改后的 serving_server_conf.prototxt 如下所示: