diff --git a/README.md b/README.md
index 82aa852..84f7bc1 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -13,6 +13,8 @@ ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进
 *Read this in [English](README_en.md).*
 
 ## 更新信息
+**[2023/03/23]** 增加API部署，感谢 [@LemonQu-GIT](https://github.com/LemonQu-GIT)
+
 **[2023/03/19]** 增加流式输出接口 `stream_chat`，已更新到网页版和命令行 Demo。修复输出中的中文标点。增加量化后的模型 [ChatGLM-6B-INT4](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4)
 
 
@@ -78,7 +80,7 @@ python web_demo.py
 
 程序会运行一个 Web Server，并输出地址。在浏览器中打开输出的地址即可使用。最新版 Demo 实现了打字机效果，速度体验大大提升。注意，由于国内 Gradio 的网络访问较为缓慢，启用 `demo.queue().launch(share=True, inbrowser=True)` 时所有网络会经过 Gradio 服务器转发，导致打字机体验大幅下降，现在默认启动方式已经改为 `share=False`，如有需要公网访问的需求，可以重新修改为 `share=True` 启动。
 
-感谢[@AdamBear](https://github.com/AdamBear) 实现了基于 Streamlit 的网页版 Demo，运行方式见[#117](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/pull/117).
+感谢 [@AdamBear](https://github.com/AdamBear) 实现了基于 Streamlit 的网页版 Demo，运行方式见[#117](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/pull/117).
 
 #### 命令行 Demo
 
@@ -92,6 +94,27 @@ python cli_demo.py
 
 程序会在命令行中进行交互式的对话，在命令行中输入指示并回车即可生成回复，输入`clear`可以清空对话历史，输入`stop`终止程序。
 
+## API部署
+首先需要安装额外的依赖`pip install fastapi uvicorn`，然后运行仓库中的[api.py](api.py)：
+```shell
+python api.py
+```
+默认部署在本地的8000端口，通过POST方法进行调用
+```shell
+curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \
+     -H 'Content-Type: application/json' \
+     -d '{"prompt": "你好", "history": []}'
+```
+得到的返回值为
+```shell
+{
+  "response":"你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。",
+  "history":[["你好","你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。"]],
+  "status":200,
+  "time":"2023-03-23 21:38:40"
+}
+```
+
 ## 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：
diff --git a/README_en.md b/README_en.md
index cb5e792..ba9366d 100644
--- a/README_en.md
+++ b/README_en.md
@@ -9,6 +9,8 @@ ChatGLM-6B uses technology similar to ChatGPT, optimized for Chinese QA and dial
 Try the [online demo](https://huggingface.co/spaces/ysharma/ChatGLM-6b_Gradio_Streaming) on Huggingface Spaces.
 
 ## Update
+**[2023/03/23]** Add API deployment, thanks to [@LemonQu-GIT](https://github.com/LemonQu-GIT)
+
 **[2023/03/19]** Add streaming output function `stream_chat`, already applied in web and CLI demo. Fix Chinese punctuations in output. Add quantized model [ChatGLM-6B-INT4](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4). 
 
 ## Getting Started
@@ -86,6 +88,27 @@ python cli_demo.py
 
 The command runs an interactive program in the shell. Type your instruction in the shell and hit enter to generate the response. Type `clear` to clear the dialogue history and `stop` to terminate the program.
 
+## API Deployment
+First install the additional dependency `pip install fastapi uvicorn`. The run [api.py](api.py) in the repo.
+```shell
+python api.py
+```
+By default the api runs at the`8000`port of the local machine. You can call the API via 
+```shell
+curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \
+     -H 'Content-Type: application/json' \
+     -d '{"prompt": "你好", "history": []}'
+```
+The returned value is
+```shell
+{
+  "response":"你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。",
+  "history":[["你好","你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。"]],
+  "status":200,
+  "time":"2023-03-23 21:38:40"
+}
+```
+
 ## Deployment
 
 ### Quantization
diff --git a/API.py b/api.py
similarity index 100%
rename from API.py
rename to api.py