diff --git a/doc/Offical_Docs/Index_CN.md b/doc/Offical_Docs/Index_CN.md
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index 0000000000000000000000000000000000000000..5d57a91449ef87d606df6761b2f4c9c667c1b82f
--- /dev/null
+++ b/doc/Offical_Docs/Index_CN.md
@@ -0,0 +1,111 @@
+# 安装指南
+
+##  安装说明
+
+本说明将指导您在64位操作系统编译和安装 PaddleServing。
+**强烈建议**您在**Docker 内构建** Paddle Serving，更多镜像请查看[Docker镜像列表](Docker_Images_CN.md)。
+
+**一. Python 和 pip 版本：**
+
+* Python 的版本支持 3.6/3.7/3.8/3.9
+* Python 具有 pip, 且 pip 的版本要求 20.2.2+
+* Python 和 pip 要求是 64 位版本
+
+**二. PaddleServing 对 GPU 支持情况：**
+
+* 目前 **PaddleServing** 支持 **NVIDIA** 显卡的 **CUDA** 驱动和 **AMD** 显卡的 **ROCm** 架构
+* 目前支持CUDA 10.1/10.2/11.2
+
+
+**第一种安装方式：使用 pip 安装**
+
+您可以选择“使用 pip 安装”、“从源码编译安装” 两种方式中的任意一种方式进行安装。
+
+本节将介绍使用 pip 的安装方式。
+以下示例中 GPU 环境均为 cuda10.2-cudnn7
+
+1. 启动开发镜像
+
+    **CPU：**
+    ```
+    # 启动 CPU Docker
+    docker pull paddlepaddle/serving:0.8.0-devel
+    docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.8.0-devel bash
+    docker exec -it test bash
+    git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
+    ```
+    **GPU：**
+    ```
+    # 启动 GPU Docker
+    docker pull paddlepaddle/serving:0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel
+    nvidia-docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel bash
+    nvidia-docker exec -it test bash
+    git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
+    ```
+
+2. 检查 Python 的版本
+
+    使用以下命令确认是 3.6/3.7/3.8/3.9
+    
+        python3 --version
+
+3. 检查 pip 的版本，确认是 20.2.2+  
+    
+        python3 -m ensurepip 
+        python3 -m pip --version
+
+4. 安装所需的 pip 依赖
+
+    ```
+    cd Serving
+    pip3 install -r python/requirements.txt
+    ```
+
+5. 安装服务 whl 包，共有3种 client、app、server，Server 分为 CPU 和 GPU，GPU 包根据您的环境选择一种安装
+
+    - post102 = CUDA10.2 + Cudnn7 + TensorRT6（推荐）
+    - post101 = CUDA10.1 + TensorRT6
+    - post112 = CUDA11.2 + TensorRT8
+
+    ```shell
+    pip3 install paddle-serving-client==0.8.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+    pip3 install paddle-serving-app==0.8.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+    
+    # CPU Server
+    pip3 install paddle-serving-server==0.8.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+    
+    # GPU Server，需要确认环境再选择执行哪一条，推荐使用CUDA 10.2的包
+    pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.2.post102 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
+    pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.2.post101 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+    pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.2.post112 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+    ```
+
+    默认开启国内清华镜像源来加速下载，如果您使用 HTTP 代理可以关闭(`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`)
+
+6. 安装 Paddle 相关 Python 库
+    **当您使用`paddle_serving_client.convert`命令或者`Python Pipeline 框架`时才需要安装。**
+    ```
+    # CPU 环境请执行
+    pip3 install paddlepaddle==2.2.2
+
+    # GPU CUDA 10.2环境请执行
+    pip3 install paddlepaddle-gpu==2.2.2
+    ```
+    **注意**： 如果您的 Cuda 版本不是10.2，或者您需要在 GPU 环境上使用 TensorRT，请勿直接执行上述命令，需要参考[Paddle-Inference官方文档-下载安装Linux预测库](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/master/user_guides/download_lib.html#python)选择相应的 GPU 环境的 url 链接并进行安装。
+
+7. 安装完成后的环境检查
+    当以上步骤均完成后可使用命令行运行环境检查功能，自动运行 Paddle Serving 相关示例，进行环境相关配置校验。
+    ```
+    python3 -m paddle_serving_server.serve check
+    ```
+    详情请参考[环境检查文档](./Check_Env_CN.md)
+
+8. 更多帮助信息请参考：
+
+    
+
+
+**第二种安装方式：使用源代码编译安装**
+
+- 如果您只是使用 PaddleServing ，建议使用 **pip** 安装即可。
+- 如果您有开发 PaddleServing 的需求，请参考：[从源码编译]
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