diff --git a/README.md b/README.md
index 0d08ca5..d10e20a 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -34,11 +34,7 @@ ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进
 ### 环境安装
 
 使用 pip 安装依赖：`pip install -r requirements.txt`，其中 `transformers` 库版本推荐为 `4.26.1`，但理论上不低于 `4.23.1` 即可。
-### docker镜像部署
-```bash
-docker build -t chatglm .
-docker run -v /the/model/path:/model chatglm
-```
+
 ### 代码调用 
 
 可以通过如下代码调用 ChatGLM-6B 模型来生成对话：
@@ -122,6 +118,12 @@ curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \
 }
 ```
 
+### 在docker容器中部署
+```bash
+docker build -t chatglm .
+docker run -v /the/model/path:/model chatglm
+```
+
 ## 低成本部署
 ### 模型量化
 默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：
@@ -145,8 +147,6 @@ model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=Tru
 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4-qe", trust_remote_code=True).half().cuda()
 ```
 
-
-
 ### CPU 部署
 如果你没有 GPU 硬件的话，也可以在 CPU 上进行推理，但是推理速度会更慢。使用方法如下（需要大概 32GB 内存）
 ```python