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 ## 1. 整体设计目标
 
-- Paddle Serving是一个PaddlePaddle开源的在线服务框架，长期目标就是围绕着人工智能落地的最后一公里提供越来越专业、可靠、易用的服务。
+- 长期使命：Paddle Serving是一个PaddlePaddle开源的在线服务框架，长期目标就是围绕着人工智能落地的最后一公里提供越来越专业、可靠、易用的服务。
 
-- 为了达到工业级深度学习模型在线部署的要求，
+- 工业级：为了达到工业级深度学习模型在线部署的要求，
 Paddle Serving提供很多大规模场景需要的部署功能：1）分布式稀疏参数索引功能；2）高并发底层通信能力；3）模型管理、在线A/B流量测试、模型热加载。
 
-- 此外，为了让使用Paddle的用户能够以极低的成本部署模型，PaddleServing设计了一套与Paddle训练框架无缝打通的预测部署API，普通模型可以使用一行命令进行服务部署。
+- 简单易用：此外，为了让使用Paddle的用户能够以极低的成本部署模型，PaddleServing设计了一套与Paddle训练框架无缝打通的预测部署API，普通模型可以使用一行命令进行服务部署。
 
-- 当前，Paddle Serving支持C++、Python、Golang的客户端，未来也会面向不同类型的客户新增多种语言的客户端。在Paddle Serving的框架设计方面，尽管当前Paddle Serving以支持Paddle模型的部署为核心功能，
+- 功能扩展：当前，Paddle Serving支持C++、Python、Golang的客户端，未来也会面向不同类型的客户新增多种语言的客户端。在Paddle Serving的框架设计方面，尽管当前Paddle Serving以支持Paddle模型的部署为核心功能，
 用户可以很容易嵌入其他的机器学习库部署在线预测。
 
 ## 2. 模块设计与实现