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README_JA.md

@@ -285,14 +285,6 @@ Flash attentionを使用しない場合、メモリ使用量は次のように
 
 ## デモ
 
-### CLI デモ
-
-`cli_demo.py` に CLI のデモ例を用意しています。ユーザはプロンプトを入力することで Qwen-7B-Chat と対話することができ、モデルはストリーミングモードでモデルの出力を返します。以下のコマンドを実行する：
-
-```
-python cli_demo.py
-```
-
 ### ウェブ UI
 
 ウェブUIデモを構築するためのコードを提供します（@wysaidに感謝）。始める前に、以下のパッケージがインストールされていることを確認してください：
@@ -307,7 +299,28 @@ pip install -r requirements_web_demo.txt
 python web_demo.py
 ```
 
+<p align="center">
+    <br>
+    <img src="assets/web_demo.gif" width="600" />
+    <br>
+<p>
+
+### CLI デモ
+
+`cli_demo.py` に CLI のデモ例を用意しています。ユーザはプロンプトを入力することで Qwen-7B-Chat と対話することができ、モデルはストリーミングモードでモデルの出力を返します。以下のコマンドを実行する：
+
+```
+python cli_demo.py
+```
+
+<p align="center">
+    <br>
+    <img src="assets/cli_demo.gif" width="600" />
+    <br>
+<p>
+
 ## API
+
 OpenAI APIをベースにローカルAPIをデプロイする方法を提供する（@hanpenggitに感謝）。始める前に、必要なパッケージをインストールしてください：
 
 ```bash
@@ -351,6 +364,12 @@ response = openai.ChatCompletion.create(
 print(response.choices[0].message.content)
 ```
 
+<p align="center">
+    <br>
+    <img src="assets/openai_api.gif" width="600" />
+    <br>
+<p>
+
 ## ツールの使用
 
 Qwen-7B-Chat は、API、データベース、モデルなど、ツールの利用に特化して最適化されており、ユーザは独自の Qwen-7B ベースの LangChain、エージェント、コードインタプリタを構築することができます。ツール利用能力を評価するための評価[ベンチマーク](eval/EVALUATION.md)では、Qwen-7B は安定した性能に達しています。