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+++ b/docs/zh_CN/Tutorial/WebUI.rst
 Web 界面
 ===============

+Experiment 管理
+-----------------------
+
+点击导航栏上的 ``All experiments`` 标签。
+
+.. image:: ../../img/webui-img/managerExperimentList/experimentListNav.png
+   :target: ../../img/webui-img/managerExperimentList/experimentListNav.png
+   :alt: ExperimentList nav
+
+
+
+* 在 ``All experiments`` 页面，可以看到机器上的所有 Experiment。 
+
+.. image:: ../../img/webui-img/managerExperimentList/expList.png
+   :target: ../../img/webui-img/managerExperimentList/expList.png
+   :alt: Experiments list
+
+
+
+* 当您想查看 Experiment 的更多详细信息时，可以单击试验 ID ，如下所示：
+
+.. image:: ../../img/webui-img/managerExperimentList/toAnotherExp.png
+   :target: ../../img/webui-img/managerExperimentList/toAnotherExp.png
+   :alt: See this experiment detail
+
+
+
+* 如果在表格上有很多 Experiment ，可以使用 ``filter`` 按钮
+
+.. image:: ../../img/webui-img/managerExperimentList/expFilter.png
+   :target: ../../img/webui-img/managerExperimentList/expFilter.png
+   :alt: filter button
+
+
+
 查看概要页面
 -----------------

-点击标签 "Overview"。
+点击 ``Overview`` 标签。


-* 在 Overview 标签上，可看到 Experiment Trial 的概况、搜索空间、以及最好的 Trial 结果。 如果想查看实验配置和搜索空间，点击右边的按钮 "Config" 和 "Search space"。
+* 在 Overview 标签上，可看到 Experiment Trial 的概况、搜索空间、以及 ``top trials`` 的结果。


 .. image:: ../../img/webui-img/full-oview.png
   :target: ../../img/webui-img/full-oview.png
-   :alt: 
+   :alt: overview
+
+
+
+如果想查看 Experiment 配置和搜索空间，点击右边的 ``Search space`` 和 ``Config`` 按钮。
+
+   1. 搜索空间文件：
+
+
+      .. image:: ../../img/webui-img/searchSpace.png
+         :target: ../../img/webui-img/searchSpace.png
+         :alt: searchSpace
+
+
+
+   2. 配置文件：
+
+
+      .. image:: ../../img/webui-img/config.png
+         :target: ../../img/webui-img/config.png
+         :alt: config
+
+
+
+* 你可以在这里查看和下载 ``nni-manager/dispatcher log files``。
+
+
+.. image:: ../../img/webui-img/review-log.png
+   :target: ../../img/webui-img/review-log.png
+   :alt: logfile



@@ -21,100 +85,100 @@ Web 界面

 .. image:: ../../img/webui-img/refresh-interval.png
   :target: ../../img/webui-img/refresh-interval.png
-   :alt: 
+   :alt: refresh
+



-* "download" 按钮支持查看并下载 Experiment 结果，以及 NNI Manager、Dispatcher 的日志文件。
+* 单击按钮 ``Experiment summary`` 时，可以查看和下载实验结果（``实验配置``，``试验消息`` 和 ``中间指标`` ）。


-.. image:: ../../img/webui-img/download.png
-   :target: ../../img/webui-img/download.png
-   :alt: 
+.. image:: ../../img/webui-img/summary.png
+   :target: ../../img/webui-img/summary.png
+   :alt: summary



-* 在这里修改实验配置（例如 maxExecDuration, maxTrialNum 和 trial concurrency）。
+* 在这里修改 Experiment 配置（例如 ``maxExecDuration``, ``maxTrialNum`` 和 ``trial concurrency``）


 .. image:: ../../img/webui-img/edit-experiment-param.png
   :target: ../../img/webui-img/edit-experiment-param.png
-   :alt: 
+   :alt: editExperimentParams



-* 如果实验的状态为错误，可以单击错误框中的感叹号来查看日志消息。
+* 通过单击 ``Learn about`` ，可以查看特定的错误消息和 ``nni-manager/dispatcher 日志文件``


-.. image:: ../../img/webui-img/log-error.png
-   :target: ../../img/webui-img/log-error.png
-   :alt: 
+.. image:: ../../img/webui-img/experimentError.png
+   :target: ../../img/webui-img/experimentError.png
+   :alt: experimentError


-.. image:: ../../img/webui-img/review-log.png
-   :target: ../../img/webui-img/review-log.png
-   :alt: 
-


-* 可点击 "About" 查看版本信息和反馈任何问题。
+* 可点击 ``About`` 查看版本信息和反馈任何问题。

 查看任务默认指标
-----------------------
+----------------------------------------------


-* 点击 "Default Metric" 来查看所有 Trial 的点图。 悬停鼠标来查看默认指标和搜索空间信息。
+* 点击 ``Default Metric`` 来查看所有 Trial 的点图。 悬停鼠标来查看默认指标和搜索空间信息。


 .. image:: ../../img/webui-img/default-metric.png
   :target: ../../img/webui-img/default-metric.png
-   :alt: 
+   :alt: defaultMetricGraph



-* 点击开关 "optimization curve" 来查看 Experiment 的优化曲线。
+* 点击开关 ``optimization curve`` 来查看 Experiment 的优化曲线。


 .. image:: ../../img/webui-img/best-curve.png
   :target: ../../img/webui-img/best-curve.png
-   :alt: 
+   :alt: bestCurveGraph


 查看超参
 --------------------

-点击 "Hyper Parameter" 标签查看图像。
+点击 ``Hyper Parameter`` 标签查看图像。


-* 可以添加/删除轴，或者拖动以交换图表上的轴。
+* 可以 ``添加/删除`` 轴，或者拖动以交换图表上的轴。
 * 可选择百分比查看最好的 Trial。


 .. image:: ../../img/webui-img/hyperPara.png
   :target: ../../img/webui-img/hyperPara.png
-   :alt: 
+   :alt: hyperParameterGraph
+


 查看 Trial 运行时间
 -------------------

-点击 "Trial Duration" 标签来查看柱状图。
+点击 ``Trial Duration`` 标签来查看柱状图。


 .. image:: ../../img/webui-img/trial_duration.png
   :target: ../../img/webui-img/trial_duration.png
-   :alt: 
+   :alt: trialDurationGraph
+


 查看 Trial 中间结果
 ------------------------------------

-单击 "Intermediate Result" 标签查看折线图。
+单击 ``Intermediate Result`` 标签查看折线图。


 .. image:: ../../img/webui-img/trials_intermeidate.png
   :target: ../../img/webui-img/trials_intermeidate.png
-   :alt: 
+   :alt: trialIntermediateGraph
+


 Trial 可能在训练过程中有大量中间结果。 为了更清楚的理解一些 Trial 的趋势，可以为中间结果图设置过滤。
@@ -124,13 +188,14 @@ Trial 可能在训练过程中有大量中间结果。 为了更清楚的理解

 .. image:: ../../img/webui-img/filter-intermediate.png
   :target: ../../img/webui-img/filter-intermediate.png
-   :alt: 
+   :alt: filterIntermediateGraph
+


 查看 Trial 状态
 ------------------

-点击 "Trials Detail" 标签查看所有 Trial 的状态。 特别是：
+点击 ``Trials Detail`` 标签查看所有 Trial 的状态。 特别是：


 * Trial 详情：Trial 的 id，持续时间，开始时间，结束时间，状态，精度和搜索空间文件。
@@ -138,30 +203,30 @@ Trial 可能在训练过程中有大量中间结果。 为了更清楚的理解

 .. image:: ../../img/webui-img/detail-local.png
   :target: ../../img/webui-img/detail-local.png
-   :alt: 
+   :alt: detailLocalImage



-* "Add column" 按钮可选择在表格中显示的列。 如果 Experiment 的最终结果是 dict，则可以在表格中查看其它键。 可选择 "Intermediate count" 列来查看 Trial 进度。
+* ``Add column`` 按钮可选择在表格中显示的列。 如果 Experiment 的最终结果是 dict，则可以在表格中查看其它键。 可选择 ``Intermediate count`` 列来查看 Trial 进度。


 .. image:: ../../img/webui-img/addColumn.png
   :target: ../../img/webui-img/addColumn.png
-   :alt: 
+   :alt: addColumnGraph



-* 如果要比较某些 Trial，可选择并点击 "Compare" 来查看结果。
+* 如果要比较某些 Trial，可选择并点击 ``Compare`` 来查看结果。


 .. image:: ../../img/webui-img/select-trial.png
   :target: ../../img/webui-img/select-trial.png
-   :alt: 
+   :alt: selectTrialGraph


 .. image:: ../../img/webui-img/compare.png
   :target: ../../img/webui-img/compare.png
-   :alt: 
+   :alt: compareTrialsGraph



@@ -170,16 +235,16 @@ Trial 可能在训练过程中有大量中间结果。 为了更清楚的理解

 .. image:: ../../img/webui-img/search-trial.png
   :target: ../../img/webui-img/search-trial.png
-   :alt: 
+   :alt: searchTrial



-* 可使用 "Copy as python" 按钮来拷贝 Trial 的参数。
+* 可使用 ``Copy as python`` 按钮来拷贝 Trial 的参数。


 .. image:: ../../img/webui-img/copyParameter.png
   :target: ../../img/webui-img/copyParameter.png
-   :alt: 
+   :alt: copyTrialParameters



@@ -188,7 +253,7 @@ Trial 可能在训练过程中有大量中间结果。 为了更清楚的理解

 .. image:: ../../img/webui-img/detail-pai.png
   :target: ../../img/webui-img/detail-pai.png
-   :alt: 
+   :alt: detailPai



@@ -197,7 +262,7 @@ Trial 可能在训练过程中有大量中间结果。 为了更清楚的理解

 .. image:: ../../img/webui-img/intermediate.png
   :target: ../../img/webui-img/intermediate.png
-   :alt: 
+   :alt: intermeidateGraph



@@ -206,5 +271,5 @@ Trial 可能在训练过程中有大量中间结果。 为了更清楚的理解

 .. image:: ../../img/webui-img/kill-running.png
   :target: ../../img/webui-img/kill-running.png
-   :alt: 
+   :alt: killTrial

--- a/docs/zh_CN/Tutorial/python_api_connect.ipynb
+++ b/docs/zh_CN/Tutorial/python_api_connect.ipynb
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "white-electron",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 连接并管理已存在的 Experiment"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "recent-italic",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 1. 连接 Experiment"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "id": "statistical-repair",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "[2021-02-25 07:50:38] Tuner not set, wait for connect...\n",
+      "[2021-02-25 07:50:38] Connect to port 8080 success, experiment id is IF0JnfLE, status is RUNNING.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from nni.experiment import Experiment\n",
+    "experiment = Experiment.connect(8080)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "defensive-scratch",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 2. Experiment 查看和管理"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "id": "independent-touch",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'id': 'IF0JnfLE',\n",
+       " 'revision': 6,\n",
+       " 'execDuration': 28,\n",
+       " 'logDir': '/home/ningshang/nni-experiments/IF0JnfLE',\n",
+       " 'nextSequenceId': 2,\n",
+       " 'params': {'authorName': 'default',\n",
+       "  'experimentName': 'example_sklearn-classification',\n",
+       "  'trialConcurrency': 1,\n",
+       "  'maxExecDuration': 3600,\n",
+       "  'maxTrialNum': 5,\n",
+       "  'searchSpace': '{\"C\": {\"_type\": \"uniform\", \"_value\": [0.1, 1]}, \"kernel\": {\"_type\": \"choice\", \"_value\": [\"linear\", \"rbf\", \"poly\", \"sigmoid\"]}, \"degree\": {\"_type\": \"choice\", \"_value\": [1, 2, 3, 4]}, \"gamma\": {\"_type\": \"uniform\", \"_value\": [0.01, 0.1]}, \"coef0\": {\"_type\": \"uniform\", \"_value\": [0.01, 0.1]}}',\n",
+       "  'trainingServicePlatform': 'local',\n",
+       "  'tuner': {'builtinTunerName': 'TPE',\n",
+       "   'classArgs': {'optimize_mode': 'maximize'},\n",
+       "   'checkpointDir': '/home/ningshang/nni-experiments/IF0JnfLE/checkpoint'},\n",
+       "  'versionCheck': True,\n",
+       "  'clusterMetaData': [{'key': 'trial_config',\n",
+       "    'value': {'command': 'python3 main.py',\n",
+       "     'codeDir': '/home/ningshang/nni/examples/trials/sklearn/classification/.',\n",
+       "     'gpuNum': 0}}]},\n",
+       " 'startTime': 1614239412494}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "experiment.get_experiment_profile()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "id": "printable-bookmark",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "experiment.update_max_trial_number(10)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "id": "marine-serial",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'id': 'IF0JnfLE',\n",
+       " 'revision': 8,\n",
+       " 'execDuration': 32,\n",
+       " 'logDir': '/home/ningshang/nni-experiments/IF0JnfLE',\n",
+       " 'nextSequenceId': 2,\n",
+       " 'params': {'authorName': 'default',\n",
+       "  'experimentName': 'example_sklearn-classification',\n",
+       "  'trialConcurrency': 1,\n",
+       "  'maxExecDuration': 3600,\n",
+       "  'maxTrialNum': 10,\n",
+       "  'searchSpace': '{\"C\": {\"_type\": \"uniform\", \"_value\": [0.1, 1]}, \"kernel\": {\"_type\": \"choice\", \"_value\": [\"linear\", \"rbf\", \"poly\", \"sigmoid\"]}, \"degree\": {\"_type\": \"choice\", \"_value\": [1, 2, 3, 4]}, \"gamma\": {\"_type\": \"uniform\", \"_value\": [0.01, 0.1]}, \"coef0\": {\"_type\": \"uniform\", \"_value\": [0.01, 0.1]}}',\n",
+       "  'trainingServicePlatform': 'local',\n",
+       "  'tuner': {'builtinTunerName': 'TPE',\n",
+       "   'classArgs': {'optimize_mode': 'maximize'},\n",
+       "   'checkpointDir': '/home/ningshang/nni-experiments/IF0JnfLE/checkpoint'},\n",
+       "  'versionCheck': True,\n",
+       "  'clusterMetaData': [{'key': 'trial_config',\n",
+       "    'value': {'command': 'python3 main.py',\n",
+       "     'codeDir': '/home/ningshang/nni/examples/trials/sklearn/classification/.',\n",
+       "     'gpuNum': 0}}]},\n",
+       " 'startTime': 1614239412494}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "experiment.get_experiment_profile()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "opened-lounge",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 3. 停止 Experiment"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "id": "emotional-machinery",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "[2021-02-25 07:50:49] Stopping experiment, please wait...\n",
+      "[2021-02-25 07:50:49] Experiment stopped\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "experiment.stop()"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "nni-dev",
+   "language": "python",
+   "name": "nni-dev"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.9"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
--- a/docs/zh_CN/Tutorial/python_api_start.ipynb
+++ b/docs/zh_CN/Tutorial/python_api_start.ipynb
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "technological-script",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 启动并管理一个新的 Experiment"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "immediate-daily",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 1. 初始化 Tuner"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "id": "formed-grounds",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from nni.algorithms.hpo.gridsearch_tuner import GridSearchTuner\n",
+    "tuner = GridSearchTuner()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "reported-somerset",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 2. 定义搜索空间"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "id": "potential-williams",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "search_space = {\n",
+    "    \"C\": {\"_type\":\"quniform\",\"_value\":[0.1, 1, 0.1]},\n",
+    "    \"kernel\": {\"_type\":\"choice\",\"_value\":[\"linear\", \"rbf\", \"poly\", \"sigmoid\"]},\n",
+    "    \"degree\": {\"_type\":\"choice\",\"_value\":[1, 2, 3, 4]},\n",
+    "    \"gamma\": {\"_type\":\"quniform\",\"_value\":[0.01, 0.1, 0.01]},\n",
+    "    \"coef0\": {\"_type\":\"quniform\",\"_value\":[0.01, 0.1, 0.01]}\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "greek-archive",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 3. 配置 Experiment "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "id": "fiscal-expansion",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from nni.experiment import Experiment\n",
+    "experiment = Experiment(tuner, 'local')\n",
+    "experiment.config.experiment_name = 'test'\n",
+    "experiment.config.trial_concurrency = 2\n",
+    "experiment.config.max_trial_number = 5\n",
+    "experiment.config.search_space = search_space\n",
+    "experiment.config.trial_command = 'python3 main.py'\n",
+    "experiment.config.trial_code_directory = './'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "received-tattoo",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 4. 启动 Experiment"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "id": "pleasant-patent",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "[2021-02-22 12:27:11] Creating experiment, Experiment ID: bj025qo4\n",
+      "[2021-02-22 12:27:11] Connecting IPC pipe...\n",
+      "[2021-02-22 12:27:15] Statring web server...\n",
+      "[2021-02-22 12:27:16] Setting up...\n",
+      "[2021-02-22 12:27:16] Dispatcher started\n",
+      "[2021-02-22 12:27:16] Web UI URLs: http://127.0.0.1:8081 http://10.0.1.5:8081 http://172.17.0.1:8081\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "experiment.start(8081)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "miniature-prison",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 5. Experiment 查看和管理"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "id": "animated-english",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'RUNNING'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 5,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "experiment.get_status()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "id": "alpha-ottawa",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[TrialResult(parameter={'coef0': 0.01, 'gamma': 0.01, 'degree': 1, 'kernel': 'linear', 'C': 0.1}, value=0.9866666666666667, trialJobId='B55mT'),\n",
+       " TrialResult(parameter={'coef0': 0.02, 'gamma': 0.01, 'degree': 1, 'kernel': 'linear', 'C': 0.1}, value=0.9866666666666667, trialJobId='QkhD0')]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "experiment.export_data()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "id": "unique-rendering",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'B55mT': [TrialMetricData(timestamp=1613996853005, trialJobId='B55mT', parameterId='0', type='FINAL', sequence=0, data=0.9866666666666667)],\n",
+       " 'QkhD0': [TrialMetricData(timestamp=1613996853843, trialJobId='QkhD0', parameterId='1', type='FINAL', sequence=0, data=0.9866666666666667)]}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "experiment.get_job_metrics()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "welsh-difference",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 6. 停止 Experiment"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "id": "technological-cleanup",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "[2021-02-22 12:28:16] Stopping experiment, please wait...\n",
+      "[2021-02-22 12:28:16] Dispatcher exiting...\n",
+      "[2021-02-22 12:28:17] Experiment stopped\n",
+      "[2021-02-22 12:28:19] Dispatcher terminiated\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "experiment.stop()"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "nni-dev",
+   "language": "python",
+   "name": "nni-dev"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.9"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
--- a/docs/zh_CN/_templates/index.html
+++ b/docs/zh_CN/_templates/index.html
@@ -230,7 +230,7 @@
    <div class="command">python3 -m pip install --upgrade nni</div>
    <div class="command-intro">Windows</div>
    <div class="command">python -m pip install --upgrade nni</div>
-    <p class="topMargin">如果想要尝试最新代码，可通过源代码<a href="{{ pathto('Installation') }}">安装
+    <p class="topMargin">如果想要尝试最新代码，可通过源代码<a href="{{ pathto('installation') }}">安装
        NNI</a>。
    </p>
    <p>Linux 和 macOS 下 NNI 系统需求<a href="{{ pathto('Tutorial/InstallationLinux') }}">参考这里</a>，Windows <a href="{{ pathto('Tutorial/InstallationWin') }}">参考这里</a>。</p>
@@ -241,7 +241,7 @@
      <li>如果遇到任何权限问题，可添加 --user 在用户目录中安装 NNI。</li>
      <li>目前，Windows 上的 NNI 支持本机，远程和 OpenPAI 模式。 强烈推荐使用 Anaconda 或 Miniconda <a href="{{ pathto('Tutorial/InstallationWin') }}">在 Windows 上安装 NNI</a>。</li>
      <li>如果遇到如 Segmentation fault 这样的任何错误请参考 <a
-          href="{{ pathto('Tutorial/Installation') }}">常见问题</a>。 Windows 上的常见问题，参考在 <a href="{{ pathto('Tutorial/InstallationWin') }}">Windows 上使用 NNI</a>。</li>
+          href="{{ pathto('installation') }}">常见问题</a>。 Windows 上的常见问题，参考在 <a href="{{ pathto('Tutorial/InstallationWin') }}">Windows 上使用 NNI</a>。</li>
    </ul>
  </div>
  <div>
@@ -361,8 +361,7 @@ You can use these commands to get more information about the experiment
    <li>在 NNI 中运行 <a href="{{ pathto('NAS/ENAS') }}">ENAS</a></li>
    <li>
      <a
-        href="https://github.com/microsoft/nni/blob/master/examples/feature_engineering/auto-feature-engineering/README.rst">Automatic
-        Feature Engineering</a> with NNI
+        href="https://github.com/microsoft/nni/blob/master/examples/feature_engineering/auto-feature-engineering/README_zh_CN.md">NNI 中的自动特征工程</a>
    </li>
    <li>使用 NNI 的 <a
        href="https://github.com/microsoft/recommenders/blob/master/examples/04_model_select_and_optimize/nni_surprise_svd.ipynb">矩阵分解超参调优</a></li>
@@ -430,7 +429,7 @@ You can use these commands to get more information about the experiment
 <div>
  <h1 class="title">相关项目</h1>
  <p>
-    以探索先进技术和开放为目标，<a href="https://www.microsoft.com/en-us/research/group/systems-research-group-asia/">Microsoft Research (MSR)</a> 还发布了一些相关的开源项目。</p>
+    以探索先进技术和开放为目标，<a href="https://www.microsoft.com/zh-cn/research/group/systems-and-networking-research-group-asia/">Microsoft Research (MSR)</a> 还发布了一些相关的开源项目。</p>
  <ul id="relatedProject">
    <li>
      <a href="https://github.com/Microsoft/pai">OpenPAI</a>：作为开源平台，提供了完整的 AI 模型训练和资源管理能力，能轻松扩展，并支持各种规模的私有部署、云和混合环境。
@@ -451,7 +450,7 @@ You can use these commands to get more information about the experiment
 <!-- License -->
 <div>
  <h1 class="title">许可协议</h1>
-  <p>The entire codebase is under <a href="https://github.com/microsoft/nni/blob/master/LICENSE">MIT license</a></p>
+  <p>代码库遵循 <a href="https://github.com/microsoft/nni/blob/master/LICENSE">MIT 许可协议</a></p>
 </div>
 </div>
 {% endblock %}
--- a/docs/zh_CN/builtin_assessor.rst
+++ b/docs/zh_CN/builtin_assessor.rst
@@ -7,7 +7,7 @@ Assessor 从 Trial 中接收中间结果，并通过指定的算法决定此 Tri

 这是 MNIST 在 "最大化" 模式下使用 "曲线拟合" Assessor 的实验结果。 可以看到 Assessor 成功的 **提前终止** 了许多结果不好超参组合的 Trial。 使用 Assessor，能在相同的计算资源下，得到更好的结果。

-实现代码: :githublink:`config_assessor.yml <examples/trials/mnist-tfv1/config_assessor.yml>`
+实验代码： :githublink:`config_assessor.yml <examples/trials/mnist-pytorch/config_assessor.yml>`

 ..  image:: ../img/Assessor.png

@@ -16,4 +16,4 @@ Assessor 从 Trial 中接收中间结果，并通过指定的算法决定此 Tri

    概述<./Assessor/BuiltinAssessor>
    Medianstop<./Assessor/MedianstopAssessor>
-    Curvefitting（曲线拟合）<./Assessor/CurvefittingAssessor>
\ No newline at end of file
+    Curvefitting（曲线拟合）<./Assessor/CurvefittingAssessor>
--- a/docs/zh_CN/conf.py
+++ b/docs/zh_CN/conf.py
@@ -21,13 +21,13 @@ sys.path.insert(0, os.path.abspath('../..'))
 # -- Project information ---------------------------------------------------

 project = 'NNI'
-copyright = '2020, Microsoft'
+copyright = '2021, Microsoft'
 author = 'Microsoft'

 # The short X.Y version
 version = ''
 # The full version, including alpha/beta/rc tags
-release = 'v1.9'
+release = 'v2.0'

 # -- General configuration ---------------------------------------------------

@@ -47,10 +47,11 @@ extensions = [
    'sphinx.ext.intersphinx',
    'nbsphinx',
    'sphinx.ext.extlinks',
+    'IPython.sphinxext.ipython_console_highlighting',
 ]

 # 添加示例模块
-autodoc_mock_imports = ['apex']
+autodoc_mock_imports = ['apex', 'nni_node']

 # Add any paths that contain templates here, relative to this directory.
 templates_path = ['_templates']
@@ -72,7 +73,7 @@ language = None
 # List of patterns, relative to source directory, that match files and
 # directories to ignore when looking for source files.
 # This pattern also affects html_static_path and html_extra_path.
-exclude_patterns = ['_build', 'Thumbs.db', '.DS_Store', 'Release_v1.0.md']
+exclude_patterns = ['_build', 'Thumbs.db', '.DS_Store', 'Release_v1.0.md', '**.ipynb_checkpoints']

 # The name of the Pygments (syntax highlighting) style to use.
 pygments_style = None

--- a/docs/zh_CN/hpo_advanced.rst
+++ b/docs/zh_CN/hpo_advanced.rst
@@ -8,5 +8,4 @@
    编写新的 Assessor <Assessor/CustomizeAssessor>
    编写新的 Advisor <Tuner/CustomizeAdvisor>
    编写新的训练平台 <TrainingService/HowToImplementTrainingService>
-    安装自定义的 Tuner，Assessor，Advisor <Tutorial/InstallCustomizedAlgos>
-    如何将自定义的 Tuner 安装为内置 Tuner <Tuner/InstallCustomizedTuner>
+    安装自定义的 Tuners/Assessors/Advisors <Tutorial/InstallCustomizedAlgos>
--- a/docs/zh_CN/model_compression.rst
+++ b/docs/zh_CN/model_compression.rst
@@ -28,5 +28,5 @@ NNI 中也内置了一些流程的模型压缩算法。
    剪枝 <Compression/pruning>
    量化 <Compression/quantization>
    工具 <Compression/CompressionUtils>
-    框架 <Compression/Framework>
-    自定义压缩算法 <Compression/CustomizeCompressor>
+    高级用法 <Compression/advanced>
+    API 参考 <Compression/CompressionReference>
--- a/docs/zh_CN/nas.rst
+++ b/docs/zh_CN/nas.rst
@@ -18,9 +18,10 @@
    :maxdepth: 2

    概述 <NAS/Overview>
-    定义搜索空间 <NAS/WriteSearchSpace>
+    编写搜索空间 <NAS/WriteSearchSpace>
    经典 NAS <NAS/ClassicNas>
    One-Shot NAS <NAS/one_shot_nas>
+    Retiarii NAS（实验性） <NAS/retiarii/retiarii_index>
    自定义 NAS 算法 <NAS/Advanced>
    NAS 可视化 <NAS/Visualization>
    搜索空间集合 <NAS/SearchSpaceZoo>

--- a/docs/zh_CN/nnicli_ref.rst
+++ b/docs/zh_CN/nnicli_ref.rst
-NNI 客户端
-==========
-
-NNI 客户端是 ``nnictl`` 的python API，提供了对常用命令的实现。 相比于命令行，用户可以通过此 API 来在 python 代码中直接操控实验，收集实验结果并基于实验结果进行更加高级的分析。 示例如下：
-
-.. code-block:: bash
-
-   from nni.experiment import Experiment
-
-   # 创建一个实验实例
-   exp = Experiment() 
-
-   # 开始一个实验，将实例与实验连接
-   # 你也可以使用 `resume_experiment`, `view_experiment` 或者 `connect_experiment`
-   # 在一个实例中只能调用其中一个
-   exp.start_experiment('nni/examples/trials/mnist-pytorch/config.yml', port=9090)
-
-   # 更新实验的并发数量
-   exp.update_concurrency(3)
-
-   # 获取与实验相关的信息
-   print(exp.get_experiment_status())
-   print(exp.get_job_statistics())
-   print(exp.list_trial_jobs())
-
-   # 停止一个实验，将实例与实验断开
-   exp.stop_experiment()
-
-参考
----------
-
-..  autoclass:: nni.experiment.Experiment
-    :members:
-..  autoclass:: nni.experiment.TrialJob
-    :members:
-..  autoclass:: nni.experiment.TrialHyperParameters
-    :members:
-..  autoclass:: nni.experiment.TrialMetricData
-    :members:
-..  autoclass:: nni.experiment.TrialResult
-    :members:
--- a/docs/zh_CN/reference.rst
+++ b/docs/zh_CN/reference.rst
@@ -6,7 +6,10 @@

    nnictl 命令 <Tutorial/Nnictl>
    Experiment 配置 <Tutorial/ExperimentConfig>
+    Experiment 配置第二版 <reference/experiment_config>
    搜索空间<Tutorial/SearchSpaceSpec>
    NNI Annotation<Tutorial/AnnotationSpec>
    SDK API 参考 <sdk_reference>
    支持的框架和库 <SupportedFramework_Library>
+    从 Python 发起实验 <Tutorial/HowToLaunchFromPython>
+    共享存储 <Tutorial/HowToUseSharedStorage>
--- a/docs/zh_CN/reference/experiment_config.rst
+++ b/docs/zh_CN/reference/experiment_config.rst
+===========================
+Experiment（实验）配置参考
+===========================
+
+注意
+=====
+
+1. 此文档的字段使用 ``camelCase`` 法命名。
+   对于 Python 库 ``nni.experiment``，需要转换成 ``snake_case`` 形式。
+
+2. 在此文档中，字段类型被格式化为 `Python 类型提示 <https://docs.python.org/3.10/library/typing.html>`__。
+   因此，JSON 对象被称为 `dict`，数组被称为 `list`。
+
+.. _路径:
+
+3. 一些字段采用文件或目录的路径，
+   除特别说明，均支持绝对路径和相对路径，``~`` 将扩展到 home 目录。
+
+   - 在写入 YAML 文件时，相对路径是相对于包含该文件目录的路径。
+   - 在 Python 代码中赋值时，相对路径是相对于当前工作目录的路径。
+   - 在将 YAML 文件加载到 Python 类，以及将 Python 类保存到 YAML 文件时，所有相对路径都转换为绝对路径。
+
+4. 将字段设置为 ``None`` 或 ``null`` 时相当于不设置该字段。
+
+示例
+========
+
+本机模式
+^^^^^^^^^^
+
+.. code-block:: yaml
+
+    experimentName: MNIST
+    searchSpaceFile: search_space.json
+    trialCommand: python mnist.py
+    trialCodeDirectory: .
+    trialGpuNumber: 1
+    maxExperimentDuration: 24h
+    maxTrialNumber: 100
+    tuner:
+      name: TPE
+      classArgs:
+        optimize_mode: maximize
+    trainingService:
+      platform: local
+      useActiveGpu: True
+
+本机模式（内联搜索空间）
+^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+.. code-block:: yaml
+
+    searchSpace:
+      batch_size:
+        _type: choice
+        _value: [16, 32, 64]
+      learning_rate:
+        _type: loguniform
+        _value: [0.0001, 0.1]
+    trialCommand: python mnist.py
+    trialGpuNumber: 1
+    tuner:
+      name: TPE
+      classArgs:
+        optimize_mode: maximize
+    trainingService:
+      platform: local
+      useActiveGpu: True
+
+远程模式
+^^^^^^^^^^^
+
+.. code-block:: yaml
+
+    experimentName: MNIST
+    searchSpaceFile: search_space.json
+    trialCommand: python mnist.py
+    trialCodeDirectory: .
+    trialGpuNumber: 1
+    maxExperimentDuration: 24h
+    maxTrialNumber: 100
+    tuner:
+      name: TPE
+      classArgs:
+        optimize_mode: maximize
+    trainingService:
+      platform: remote
+      machineList:
+        - host: 11.22.33.44
+          user: alice
+          password: xxxxx
+        - host: my.domain.com
+          user: bob
+          sshKeyFile: ~/.ssh/id_rsa
+
+参考
+=========
+
+Experiment 配置
+^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+experimentName
+--------------
+
+Experiment 的助记名称， 这将显示在 WebUI 和 nnictl 中。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+
+searchSpaceFile
+---------------
+
+包含搜索空间 JSON 文件的\ 路径_ 。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+搜索空间格式由 Tuner 决定， 内置 Tuner 的通用格式在 `这里 <../Tutorial/SearchSpaceSpec.rst>`__。
+
+与 `searchSpace`_ 互斥。
+
+
+searchSpace
+-----------
+
+搜索空间对象。
+
+类型：``Optional[JSON]``
+
+格式由 Tuner 决定， 内置 Tuner 的通用格式在 `这里 <../Tutorial/SearchSpaceSpec.rst>`__。
+
+注意，``None`` 意味着“没有这样的字段”，所以空的搜索空间应该写成 ``{}``。
+
+与 `searchSpaceFile`_ 互斥。
+
+
+trialCommand
+------------
+
+启动 Trial 的命令。
+
+类型：``str``
+
+该命令将在 Linux 和 macOS 上的 bash 中执行，在 Windows 上的 PowerShell 中执行。
+
+
+trialCodeDirectory
+------------------
+
+到 Trial 源文件的目录的 路径_。
+
+类型：``str``
+
+默认值：``"."``
+
+此目录中的所有文件都将发送到训练机器，除了 ``.nniignore`` 文件。
+（详细信息，请参考 `快速入门 <../Tutorial/QuickStart.rst>`__ 的 nniignore 部分。）
+
+
+trialConcurrency
+----------------
+
+指定同时运行的 Trial 数目。
+
+类型：``int``
+
+实际的并发性还取决于硬件资源，可能小于此值。
+
+
+trialGpuNumber
+--------------
+
+每个 Trial 使用的 GPU 数目。
+
+类型：``Optional[int]``
+
+对于各种训练平台，这个字段的含义可能略有不同，
+尤其是设置为 ``0`` 或者 ``None`` 时，
+详情请参阅训练平台文件。
+
+在本地模式下，将该字段设置为零将阻止 Trial 获取 GPU（通过置空 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES`` ）。
+当设置为 ``None`` 时，Trial 将被创建和调度，就像它们不使用 GPU 一样，
+但是它们仍然可以根据需要使用所有 GPU 资源。
+
+
+maxExperimentDuration
+---------------------
+
+如果指定，将限制此 Experiment 的持续时间。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+格式：``数字 + s|m|h|d``
+
+示例：``"10m"``, ``"0.5h"``
+
+当时间耗尽时，Experiment 将停止创建 Trial，但仍然服务于 web UI。
+
+
+maxTrialNumber
+--------------
+
+如果指定，将限制创建的 Trial 数目。
+
+类型：``Optional[int]``
+
+当预算耗尽时，Experiment 将停止创建 Trial，但仍然服务于 web UI。
+
+
+nniManagerIp
+------------
+
+当前机器的 IP，用于训练机器访问 NNI 管理器。 本机模式下不可选。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+如果未指定，将使用 ``eth0`` 的 IPv4 地址。
+
+必须在 Windows 和使用可预测网络接口名称的系统上设置，本地模式除外。
+
+
+useAnnotation
+-------------
+
+启动 `annotation <../Tutorial/AnnotationSpec.rst>`__。
+
+类型：``bool``
+
+默认值：``false``
+
+使用 annotation 时，`searchSpace`_ 和 `searchSpaceFile`_ 不应手动指定。
+
+
+debug
+-----
+
+启动调试模式
+
+类型：``bool``
+
+默认值：``false``
+
+启用后，日志记录将更加详细，并且一些内部验证将被放宽。
+
+
+logLevel
+--------
+
+设置整个系统的日志级别。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+候选项：``"trace"``, ``"debug"``, ``"info"``, ``"warning"``, ``"error"``, ``"fatal"``
+
+默认为 "info" 或 "debug"，取决于 `debug`_ 选项。
+
+NNI 的大多数模块都会受到此值的影响，包括 NNI 管理器、Tuner、训练平台等。
+
+Trial 是一个例外，它的日志记录级别由 Trial 代码直接管理。
+
+对于 Python 模块，"trace" 充当日志级别0，"fatal" 表示 ``logging.CRITICAL``。
+
+
+experimentWorkingDirectory
+--------------------------
+
+指定目录 `directory <path>`_ 来存放日志、检查点、元数据和其他运行时的内容。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+默认：``~/nni-experiments``
+
+NNI 将创建一个以 Experiment ID 命名的子目录，所以在多个 Experiment 中使用同一个目录不会有冲突。
+
+
+tunerGpuIndices
+---------------
+
+设定对 Tuner、Assessor 和 Advisor 可见的 GPU。
+
+类型：``Optional[list[int] | str]``
+
+这将是 Tuner 进程的 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES`` 环境变量，
+
+因为 Tuner、Assessor 和 Advisor 在同一个进程中运行，所以此选项将同时影响它们。
+
+
+tuner
+-----
+
+指定 Tuner。
+
+类型：Optional `AlgorithmConfig`_
+
+
+assessor
+--------
+
+指定 Assessor。
+
+类型：Optional `AlgorithmConfig`_
+
+
+advisor
+-------
+
+指定 Advisor。
+
+类型：Optional `AlgorithmConfig`_
+
+
+trainingService
+---------------
+
+指定 `训练平台 <../TrainingService/Overview.rst>`__。
+
+类型：`TrainingServiceConfig`_
+
+
+AlgorithmConfig
+^^^^^^^^^^^^^^^
+
+``AlgorithmConfig`` 描述 tuner / assessor / advisor 算法。
+
+对于自定义算法，有两种方法来描述它们：
+
+  1. `注册算法 <../Tuner/InstallCustomizedTuner.rst>`__ ，像内置算法一样使用。 （首选）
+
+  2. 指定代码目录和类名。
+
+
+name
+----
+
+内置或注册算法的名称。
+
+类型：对于内置和注册算法使用 ``str``，其他自定义算法使用 ``None``
+
+
+className
+---------
+
+未注册的自定义算法的限定类名。
+
+类型：对于内置和注册算法使用 ``None``，其他自定义算法使用 ``str``
+
+示例：``"my_tuner.MyTuner"``
+
+
+codeDirectory
+-------------
+
+到自定义算法类的目录的 路径_。
+
+类型：对于内置和注册算法使用 ``None``，其他自定义算法使用 ``str``
+
+
+classArgs
+---------
+
+传递给算法类构造函数的关键字参数。
+
+类型：``Optional[dict[str, Any]]``
+
+有关支持的值，请参阅算法文档。
+
+
+TrainingServiceConfig
+^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+以下之一：
+
+- `LocalConfig`_
+- `RemoteConfig`_
+- `OpenpaiConfig <openpai-class>`_
+- `AmlConfig`_
+
+对于其他训练平台，目前 NNI 建议使用 `v1 配置模式 <../Tutorial/ExperimentConfig.rst>`_ 。
+
+
+LocalConfig
+^^^^^^^^^^^
+
+详情查看 `这里 <../TrainingService/LocalMode.rst>`__。
+
+platform
+--------
+
+字符串常量 ``"local"``。
+
+
+useActiveGpu
+------------
+
+指定 NNI 是否应向被其他任务占用的 GPU 提交 Trial。
+
+类型：``Optional[bool]``
+
+必须在 ``trialgpunmber`` 大于零时设置。
+
+如果您使用带有 GUI 的桌面系统，请将其设置为 ``True``。
+
+
+maxTrialNumberPerGpu
+---------------------
+
+指定可以共享一个 GPU 的 Trial 数目。
+
+类型：``int``
+
+默认值：``1``
+
+
+gpuIndices
+----------
+
+设定对 Trial 进程可见的 GPU。
+
+类型：``Optional[list[int] | str]``
+
+如果 `trialGpuNumber`_ 小于此值的长度，那么每个 Trial 只能看到一个子集。
+
+这用作环境变量 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES``。
+
+
+RemoteConfig
+^^^^^^^^^^^^
+
+详情查看 `这里 <../TrainingService/RemoteMachineMode.rst>`__。
+
+platform
+--------
+
+字符串常量 ``"remote"``。
+
+
+machineList
+-----------
+
+训练机器列表
+
+类型： `RemoteMachineConfig`_ 列表
+
+
+reuseMode
+---------
+
+启动 `重用模式 <../Tutorial/ExperimentConfig.rst#reuse>`__。
+
+类型：``bool``
+
+
+RemoteMachineConfig
+^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+
+host
+----
+
+机器的 IP 或主机名（域名）。
+
+类型：``str``
+
+
+port
+----
+
+SSH 服务端口。
+
+类型：``int``
+
+默认值：``22``
+
+
+user
+----
+
+登录用户名。
+
+类型：``str``
+
+
+password
+--------
+
+登录密码。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+如果未指定，则将使用 `sshKeyFile`_。
+
+
+sshKeyFile
+----------
+
+到 sshKeyFile的 路径_ 。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+仅在未指定 `password`_ 时使用。
+
+
+sshPassphrase
+-------------
+
+SSH 标识文件的密码。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+
+useActiveGpu
+------------
+
+指定 NNI 是否应向被其他任务占用的 GPU 提交 Trial。
+
+类型：``bool``
+
+默认值：``false``
+
+
+maxTrialNumberPerGpu
+--------------------
+
+指定可以共享一个 GPU 的 Trial 数目。
+
+类型：``int``
+
+默认值：``1``
+
+
+gpuIndices
+----------
+
+设定对 Trial 进程可见的 GPU。
+
+类型：``Optional[list[int] | str]``
+
+如果 `trialGpuNumber`_ 小于此值的长度，那么每个 Trial 只能看到一个子集。
+
+这用作环境变量 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES``。
+
+
+trialPrepareCommand
+-------------------
+
+启动 Trial 之前运行的命令。
+
+类型：``Optional[str]``
+
+如果不同机器的准备步骤不同，这将非常有用。
+
+.. _openpai-class:
+
+OpenpaiConfig
+^^^^^^^^^^^^^
+
+详情查看 `这里 <../TrainingService/PaiMode.rst>`__。
+
+platform
+--------
+
+字符串常量 ``"openpai"``。
+
+
+host
+----
+
+OpenPAI 平台的主机名。
+
+类型：``str``
+
+可能包括 ``https://`` 或 ``http://`` 前缀。
+
+默认情况下将使用 HTTPS。
+
+
+username
+--------
+
+OpenPAI 用户名。
+
+类型：``str``
+
+
+token
+-----
+
+OpenPAI 用户令牌。
+
+类型：``str``
+
+这可以在 OpenPAI 用户设置页面中找到。
+
+
+dockerImage
+-----------
+
+运行 Trial 的 Docker 镜像的名称和标签。
+
+类型：``str``
+
+默认：``"msranni/nni:latest"``
+
+
+nniManagerStorageMountPoint
+---------------------------
+
+当前机器中存储服务（通常是NFS）的挂载点路径。
+
+类型：``str``
+
+
+containerStorageMountPoint
+--------------------------
+
+Docker 容器中存储服务（通常是NFS）的挂载点。
+
+类型：``str``
+
+这必须是绝对路径。
+
+
+reuseMode
+---------
+
+启动 `重用模式 <../Tutorial/ExperimentConfig.rst#reuse>`__。
+
+类型：``bool``
+
+默认值：``false``
+
+
+openpaiConfig
+-------------
+
+嵌入的 OpenPAI 配置文件。
+
+类型：``Optional[JSON]``
+
+
+openpaiConfigFile
+-----------------
+
+到 OpenPAI 配置文件的 `路径`_
+
+类型：``Optional[str]``
+
+示例在 `这里 <https://github.com/microsoft/pai/blob/master/docs/manual/cluster-user/examples/hello-world-job.yaml>`__。
+
+
+AmlConfig
+^^^^^^^^^
+
+详情查看 `这里 <../TrainingService/AMLMode.rst>`__。
+
+
+platform
+--------
+
+字符串常量 ``"aml"``。
+
+
+dockerImage
+-----------
+
+运行 Trial 的 Docker 镜像的名称和标签。
+
+类型：``str``
+
+默认：``"msranni/nni:latest"``
+
+
+subscriptionId
+--------------
+
+Azure 订阅 ID。
+
+类型：``str``
+
+
+resourceGroup
+-------------
+
+Azure 资源组名称。
+
+类型：``str``
+
+
+workspaceName
+-------------
+
+Azure 工作区名称。
+
+类型：``str``
+
+
+computeTarget
+-------------
+
+AML 计算集群名称。
+
+类型：``str``
--- a/docs/zh_CN/sdk_reference.rst
+++ b/docs/zh_CN/sdk_reference.rst
@@ -8,5 +8,4 @@ Python API 参考

    自动调优 <autotune_ref>
    NAS <NAS/NasReference>
-    模型压缩 <Compression/CompressionReference>
-    NNI 客户端 <nnicli_ref>
\ No newline at end of file
+    模型压缩 <Compression/CompressionReference>
\ No newline at end of file
--- a/docs/zh_CN/training_services.rst
+++ b/docs/zh_CN/training_services.rst
@@ -6,10 +6,9 @@ NNI 支持的训练平台介绍
    本机<./TrainingService/LocalMode>
    远程<./TrainingService/RemoteMachineMode>
    OpenPAI<./TrainingService/PaiMode>
-    OpenPAI Yarn 模式<./TrainingService/PaiYarnMode>
    Kubeflow<./TrainingService/KubeflowMode>
    AdaptDL<./TrainingService/AdaptDLMode>
    FrameworkController<./TrainingService/FrameworkControllerMode>
    DLTS<./TrainingService/DLTSMode>
    AML<./TrainingService/AMLMode>
-    Heterogeneous<./TrainingService/HeterogeneousMode>
+    混合模式 <./TrainingService/HybridMode>
--- a/examples/model_compress/pruning/amc/README_zh_CN.md
+++ b/examples/model_compress/pruning/amc/README_zh_CN.md
+# AMCPruner 示例
+此示例将说明如何使用 AMCPruner。
+
+## 步骤一：训练模型
+运行以下命令来训练 mobilenetv2 模型：
+```bash
+python3 amc_train.py --model_type mobilenetv2 --n_epoch 50
+```
+训练完成之后，检查点文件被保存在这里：
+```
+logs/mobilenetv2_cifar10_train-run1/ckpt.best.pth
+```
+
+## 使用 AMCPruner 剪枝
+运行以下命令对模型进行剪枝：
+```bash
+python3 amc_search.py --model_type mobilenetv2 --ckpt logs/mobilenetv2_cifar10_train-run1/ckpt.best.pth
+```
+完成之后，剪枝后的模型和掩码文件被保存在：
+```
+logs/mobilenetv2_cifar10_r0.5_search-run2
+```
+
+## 微调剪枝后的模型
+加上 `--ckpt` 和 `--mask` 参数，再次运行 `amc_train.py` 命令去加速和微调剪枝后的模型。
+```bash
+python3 amc_train.py --model_type mobilenetv2 --ckpt logs/mobilenetv2_cifar10_r0.5_search-run2/best_model.pth --mask logs/mobilenetv2_cifar10_r0.5_search-run2/best_mask.pth --n_epoch 100
+```
--- a/nni/retiarii/converter/README_zh_CN.md
+++ b/nni/retiarii/converter/README_zh_CN.md
+# PyTorch Graph Converter
+
+## Namespace for PyTorch Graph
+
+We should have a concrete rule for specifying nodes in graph with namespace.
+
+Each node has a name, either specified or generated. The nodes in the same hierarchy cannot have the same name.
+
+* The name of module node natively follows this rule, because we use variable name for instantiated modules like what PyTorch graph does.
+
+* For the nodes created in `forward` function, we use a global sequence number.
+
+### Namespace for mutated (new) nodes
+
+TBD
+
+## Graph Simplification
+
+TBD
+
+## Node Types
+
+We define concrete type string for each node type.
+
+## Module's Input Arguments
+
+We use wrapper to obtain the input arguments of modules. Users need to use our wrapped "nn" and wrapped "Module".
+
+## Control Flow
+
+### for loop
+
+Currently, we only support `ModuleList` (`ModuleDict`) based for loop, which is automatically unfolded by TorchScript. That is to say, we do not support loop in TorchScript for now.
+
+### if/else
+
+For now, we only deal with the case that the condition is constant or attribute. In this case, only one branch is kept during generating the graph.
\ No newline at end of file