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 PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。PaddleHub具有以下特性：
 
-* 便捷地获取飞桨生态下的预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、语言模型、视频分类、图像生成、图像分割等主流模型。
-  * 更多详情可查看官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub
-* 通过PaddleHub Fine-tune API，结合少量代码即可完成**大规模预训练模型**的迁移学习，具体Demo可参考以下链接：
+* 便捷获取飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、语言模型、视频分类、图像生成、图像分割等主流模型。更多模型详情请查看官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub
+* 通过PaddleHub Fine-tune API，使用少量代码即可完成预训练模型的迁移学习，更多使用Demo请参考以下链接：
   * [文本分类](./demo/text-classification)
   * [序列标注](./demo/sequence-labeling)
   * [多标签分类](./demo/multi-label-classification)
@@ -18,11 +17,8 @@ PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub
   * [句子语义相似度计算](./demo/sentence_similarity)
   * [阅读理解任务](./demo/reading-comprehension)
 
-* 『**模型即软件**』的设计理念，通过Python API或命令行实现快速预测，更方便地使用PaddlePaddle模型库。
-  * [PaddleHub命令行工具介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%B7%A5%E5%85%B7)
-* 一键Module服务化部署 - HubServing
-  * [PaddleHub Serving一键服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-Serving%E4%B8%80%E9%94%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E9%83%A8%E7%BD%B2)
-  * [使用示例](./demo/serving)
+* 『**模型即软件**』的设计理念，通过Python API或命令行实现快速预测，更方便地使用PaddlePaddle模型库，更多介绍请参考教程[PaddleHub命令行工具介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%B7%A5%E5%85%B7)
+* PaddleHub提供便捷的服务化部署能力，简单一行命令即可搭建属于自己的模型的API服务，更多详情请参考教程[PaddleHub Serving一键服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-Serving%E4%B8%80%E9%94%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E9%83%A8%E7%BD%B2)和[使用示例](./demo/serving)
 * 支持AutoDL Finetuner超参优化技术， 自动搜索最优模型超参得到更好的模型效果。详情请参考[AutoDL Finetuner超参优化功能教程](./demo/autofinetune)
 
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