Merge pull request #334 from MRXLT/doc-fix

Doc fix

doc/BERT_10_MINS.md

@@ -81,4 +81,3 @@ cat data.txt | python bert_client.py
 我们基于V100对基于Padde Serving研发的Bert-As-Service的性能进行测试并与基于Tensorflow实现的Bert-As-Service进行对比，从用户配置的角度，采用相同的batch size和并发数进行压力测试，得到4块V100下的整体吞吐性能数据如下。
 
 ![4v100_bert_as_service_benchmark](4v100_bert_as_service_benchmark.png)
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python/examples/util/README.md

@@ -21,3 +21,7 @@ python timeline_trace.py profile trace
 脚本将日志中的时间打点信息转换成json格式保存到trace文件，trace文件可以通过chrome浏览器的tracing功能进行可视化。
 
 具体操作：打开chrome浏览器，在地址栏输入chrome://tracing/，跳转至tracing页面，点击load按钮，打开保存的trace文件，即可将预测服务的各阶段时间信息可视化。
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+效果如下图，图中展示了client端启动4进程时的bert示例的各阶段timeline，其中bert_pre代表client端的数据预处理阶段，client_infer代表client完成预测请求的发送和接收结果的阶段，每个进进程的第二行展示的是server各个op的timeline。
+
+![timeline](../../../doc/timeline-example.png)