diff --git a/README.md b/README.md
index 2d30c3c..9589b3e 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -2,10 +2,12 @@
 
 这里把 https://chat.guanjihuan.com 的主要实现代码进行开源。代码参考各个开源大模型的 GitHub 或 HuggingFace 主页、第三方模型的 API 官网，以及 HuggingFace 和 Pytorch 的文档等。
 
-运行这里的代码需要安装 Python 环境，可以选择安装 Anaconda：https://www.anaconda.com 。如果是本地 GPU 运行模型，还需要 Nvidia 显卡，至少 6G 显存。说明：这里只测试了几个模型，还有更多开源大模型，感兴趣的可以自行测试。通常，8G 显存的显卡可以量化地加载 7B 左右的模型（70亿参数）；16G 显存的显卡可以完整加载 7B 左右的模型（70亿参数）或量化地加载 14B 左右的模型（140亿参数）；更大参数空间的模型的运行需要更大显存的显卡。开源大模型的排行榜有：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 、https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard.html 、https://opencompass.org.cn/leaderboard-llm 。
+硬件要求：如果是本地 GPU 运行模型，还需要 Nvidia 显卡，至少 6G 显存。说明：这里只测试了几个模型，还有更多开源大模型，感兴趣的可以自行测试。通常，8G 显存的显卡可以量化地加载 7B 左右的模型（70亿参数）；16G 显存的显卡可以完整加载 7B 左右的模型（70亿参数）或量化地加载 14B 左右的模型（140亿参数）；更大参数空间的模型的运行需要更大显存的显卡。开源大模型的排行榜有：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 、https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard.html 、https://opencompass.org.cn/leaderboard-llm 。
 
 ### 一、基础环境
 
+运行这里的代码需要安装 Python 环境，可以选择安装 Anaconda：https://www.anaconda.com 。
+
 Web 框架是使用 Streamlit：https://streamlit.io 、https://github.com/streamlit/streamlit 。
 
 Streamlit 的安装：