diff --git a/README.md b/README.md
index 186a91f..f641ed8 100644
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 # LLM 性能测试工具
 
-一个用于测试本地和云端大模型性能的网页应用，兼容 OpenAI API 格式。
+一个用于本地和云端大模型性能测试的网页应用，兼容 OpenAI API 格式。
 
 ## 功能特性
 
-- 🔧 **API 配置管理**：支持配置多个 LLM API 端点
-- 🤖 **模型配置**：管理不同模型的参数设置
-- 📝 **测试用例管理**：创建、编辑、导入/导出测试用例
-- ⚙️ **测试配置**：自定义并发数、请求次数等参数
-- 📊 **可视化图表**：实时显示 TTFT、TPS、延迟等指标
-- 📈 **历史记录**：保存和对比多次测试结果
-- 🌐 **OpenAI API 兼容**：支持任何兼容 OpenAI API 的模型服务
-
-## 性能指标
-
-- **TTFT (Time To First Token)**：首 token 响应时间
-- **TPS (Tokens Per Second)**：每秒生成 token 数
-- **总延迟**：完整响应时间
-- **吞吐量**：每分钟请求数
+- **API 配置管理**: 支持配置多个 LLM API 端点（如 Ollama、OpenAI、Azure 等）
+- **模型配置**: 设置模型名称、温度、最大 token 数等参数
+- **测试用例管理**: 创建、编辑、删除自定义测试用例
+- **性能测试**:
+  - 支持串行和并发测试
+  - 可配置迭代次数
+  - 支持流式和非流式模式
+- **性能指标**:
+  - **TTFT** (Time To First Token): 首 token 响应时间（毫秒）
+  - **TPS** (Tokens Per Second): 每秒生成 token 数
+  - 总响应时间
+  - 输入/输出 token 数量
+- **可视化图表**: 使用 Chart.js 生成直观的性能对比图表
+- **历史记录**: 保存测试结果，支持查看和对比
 
 ## 快速开始
 
-### 1. 安装依赖
+### 1. 克隆仓库
 
 ```bash
+git clone http://47.253.94.217:3000/zxu/llm_perf_test.git
+cd llm_perf_test
+```
+
+### 2. 安装依赖
+
+```bash
+# Python 3.7+
 pip install -r requirements.txt
+
+# Python 3.6
+pip install flask==1.1.4 requests==2.27.1
 ```
 
-### 2. 启动应用
+### 3. 运行应用
 
 ```bash
-python app.py
+python3 app.py
 ```
 
-或部署到生产环境：
+应用将在 http://localhost:8001 启动
+
+### 4. 一键部署
 
 ```bash
+chmod +x deploy.sh
 ./deploy.sh
 ```
 
-### 3. 访问应用
+部署脚本会：
+- 安装依赖
+- 创建 systemd 服务
+- 启动并启用服务
+- 部署到 8001 端口
 
-打开浏览器访问 http://localhost:8001
-
-## 使用说明
+## 使用方法
 
 ### 配置 API
 
-1. 点击"API 配置"标签
-2. 添加新的 API 配置：
-   - 名称：自定义标识
-   - Base URL：API 端点地址（如 http://localhost:11434/v1）
-   - API Key：认证密钥
-
-### 配置模型
-
-1. 点击"模型配置"标签
-2. 添加模型配置：
-   - 选择对应的 API 配置
-   - 输入模型名称
-   - 设置温度、最大 token 数等参数
+1. 打开网页界面 http://localhost:8001
+2. 在"API 配置"标签页中设置：
+   - API Base URL: 如 `http://localhost:11434/v1` (Ollama)
+   - API Key: 如果需要身份验证
+   - 模型名称: 如 `qwen2.5:latest`
+3. 点击"验证连接"测试配置是否正确
 
 ### 管理测试用例
 
-1. 点击"测试用例"标签
-2. 添加测试提示词
-3. 支持批量导入/导出 JSON 格式
+在"测试用例"标签页中：
+- 添加新的测试用例（名称、提示词、期望长度）
+- 编辑现有测试用例
+- 删除不需要的测试用例
+- 选择要运行的测试用例
 
 ### 运行测试
 
-1. 点击"性能测试"标签
-2. 选择要测试的模型
-3. 选择测试用例
-4. 设置并发数和请求次数
-5. 点击"开始测试"
+在"性能测试"标签页中：
+1. 选择测试用例
+2. 配置测试参数：
+   - 迭代次数：每个测试用例运行多少次
+   - 并发数：同时运行的请求数
+   - 流式模式：是否使用流式 API 调用
+3. 点击"开始测试"
+4. 等待测试完成，查看结果
 
 ### 查看结果
 
 - 实时查看 TTFT、TPS 等指标
-- 查看详细的响应数据
-- 导出结果为 JSON 格式
+- 查看成功率统计
+- 导出详细的测试报告
+- 在历史记录中对比不同测试结果
 
 ## API 兼容性
 
-本工具兼容任何实现 OpenAI API 格式的服务：
+本工具兼容以下 LLM API 格式：
 
-- OpenAI GPT 系列
-- Ollama (本地模型)
-- vLLM
-- text-generation-inference
-- 其他兼容服务
+- **Ollama**: `http://localhost:11434/v1`
+- **OpenAI**: `https://api.openai.com/v1`
+- **Azure OpenAI**: `https://{resource}.openai.azure.com/openai/deployments/{deployment}`
+- **其他兼容 OpenAI API 的服务**
 
-## 项目结构
+## 性能指标说明
+
+| 指标 | 说明 | 单位 |
+|------|------|------|
+| TTFT | Time To First Token，从发送请求到收到第一个 token 的时间 | 毫秒 (ms) |
+| TPS | Tokens Per Second，模型生成 token 的速度 | tokens/秒 |
+| Total Time | 完整请求的响应时间 | 秒 (s) |
+| Success Rate | 成功请求的比例 | % |
+
+## 文件结构
 
 ```
 llm_perf_test/
-├── app.py              # Flask 主应用
+├── app.py              # Flask 应用主程序
+├── deploy.sh           # 部署脚本
 ├── requirements.txt    # Python 依赖
-├── deploy.sh          # 部署脚本
 ├── README.md          # 使用说明
-└── templates/
-    └── index.html     # 前端页面
+├── templates/
+│   └── index.html     # 前端页面
+└── data/              # 数据存储目录
+    ├── config.json    # API 配置
+    ├── test_cases.json # 测试用例
+    └── results.json   # 测试结果
 ```
 
-## 技术栈
+## 系统要求
 
-- **后端**: Python + Flask
-- **前端**: HTML + JavaScript + Chart.js
-- **UI**: Tailwind CSS
-- **数据存储**: SQLite (JSON 文件)
+- Python 3.6+
+- 内存: 至少 512MB
+- 磁盘: 至少 100MB 可用空间
 
-## License
+## 服务管理
+
+```bash
+# 查看状态
+sudo systemctl status llm_perf_test
+
+# 查看日志
+sudo journalctl -u llm_perf_test -f
+
+# 停止服务
+sudo systemctl stop llm_perf_test
+
+# 重启服务
+sudo systemctl restart llm_perf_test
+
+# 禁用开机启动
+sudo systemctl disable llm_perf_test
+```
+
+## 访问地址
+
+- 本地: http://localhost:8001
+- 局域网: http://<服务器IP>:8001
+
+## 许可证
 
 MIT License
diff --git a/deploy.sh b/deploy.sh
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