diff --git a/README.md b/README.md
index f41b765..4d9b379 100644
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 * MiniCPM‑Llama3‑V 2.5 是 openbmb 的 8 B multimodal 模型，基于 SigLip‑400M 与 Llama3-8B-Instruct 构建，在 OCR 能力、多语言支持、部署效率等方面表现优秀，整体性能达到 GPT‑4V 级别
 * MiniCPM‑V 2.6 是 MiniCPM‑V 系列中最新且最强大的 8 B 参数模型，具备更优的单图、多图与视频理解能力、卓越 OCR 效果、低 hallucination 率，并支持端侧设备（如 iPad）实时视频理解
 
+## Quick Start
+1. 首先从modelscope上下载文本生成大模型，如`Qwen1.5-1.8B-Chat`  
+```bash
+modelscope download --model LLM-Research/gemma-3-4b-it --local_dir /mnt/contest_ceph/wenyunqing/models/gemma-3-4b-it
+```
+2. 拉取vllm server 镜像.   
+```
+docker pull harbor.4pd.io/hardcore-tech/bi100-3.2.1-x86-ubuntu20.04-py3.10-poc-vlm-infer:0.0.1
+```   
+3. 启动docker 
+```bash
+docker run -it --rm \
+  -p 10086:8000 \
+  --name test_wyq1 \
+  --privileged harbor.4pd.io/hardcore-tech/bi100-3.2.1-x86-ubuntu20.04-py3.10-poc-vlm-infer:0.0.1
+```   
+注意需要在本地使用寒武纪 mlu370 芯片   
+4. 测试服务   
+4.1 加载模型    
+```bash
+curl -X POST http://localhost:10086/load_model \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"model_path":"/model","dtype":"auto"}'
+```
+4.2 模型推理   
+```bash
+base64 -w 0 demo.jpeg | \
+jq -Rs --arg mp "/model" --arg prompt "Describe the picture" \
+   '{model_path: $mp, prompt: $prompt, images: ["data:image/jpeg;base64," + .], generation: {max_new_tokens: 50, temperature: 0.7}}' | \
+curl -X POST "http://localhost:10086/infer" \
+     -H "Content-Type: application/json" \
+     -d @-
+```
+
 
 ## 模型测试服务原理
 尽管对于视觉多模态理解没有一个业界统一的API协议标准，但我们也可以基于目前比较流行的Transfomer框架**适配**各类视觉理解多模态模型。