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PaddleRec

BaiXuePrincess / PaddleRec
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PaddleRec
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......@@ -78,57 +78,82 @@
```bash
# 使用CPU进行单机训练
python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn -d cpu -e single
# 使用GPU进行单机训练
python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn -d gpu -e single
python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn
```
#### 本地模拟分布式训练
### 启动内置模型的自定配置
若您复用内置模型，对**yaml**配置文件进行了修改，如更改超参，重新配置数据后，可以直接使用paddlerec运行该yaml文件。
我们以dnn模型为例，在paddlerec代码目录下
```bash
# 使用CPU资源进行本地模拟分布式训练
python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn -e local_cluster
cd paddlerec
```
#### 集群分布式训练
修改了dnn模型`models/rank/dnn/config.yaml`的配置后，运行`dnn`模型：
```bash
# 使用自定配置进行训练
python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml
```
### 分布式训练
分布式训练需要配置`config.yaml`，加入或修改`engine`选项为`cluster`或`local_cluster`，以进行分布式训练，或本地模拟分布式训练。
#### 本地模拟分布式训练
我们以dnn模型为例，在paddlerec代码目录下，修改dnn模型的`config.yaml`文件:
```yaml
train:
#engine: single
engine: local_cluster
```
然后启动paddlerec训练：
```bash
# 配置好 mpi/k8s/paddlecloud集群环境后
python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn -e cluster
# 进行本地模拟分布式训练
python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml
```
### 启动内置模型的自定配置
#### 集群分布式训练
若您复用内置模型，对**yaml**配置文件进行了修改，如更改超参，重新配置数据后，可以直接使用paddlerec运行该yaml文件。
我们以dnn模型为例，在paddlerec代码目录下，首先修改dnn模型`config.yaml`文件:
```yaml
train:
#engine: single
engine: cluster
```
再添加分布式启动配置文件`backend.yaml`，具体配置规则在[分布式训练](doc/distributed_train.md)教程中介绍。最后启动paddlerec训练：
我们以dnn模型为例，在paddlerec代码目录下，修改了dnn模型`config.yaml`的配置后，运行`dnn`模型：
```bash
python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -e single
# 配置好 mpi/k8s/paddlecloud集群环境后
python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -b backend.yaml
```
<h2 align="center">支持模型列表</h2>
| 方向 | 模型 | 单机CPU训练 | 单机GPU训练 | 分布式CPU训练 |
| :------: | :----------------------------------------------------------------------------: | :---------: | :---------: | :-----------: |
| 方向 | 模型 | 单机CPU训练 | 单机GPU训练 | 分布式CPU训练 |
| :------: | :-----------------------------------------------------------------------: | :---------: | :---------: | :-----------: |
| 内容理解 | [Text-Classifcation](models/contentunderstanding/classification/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 内容理解 | [TagSpace](models/contentunderstanding/tagspace/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [TDM](models/treebased/tdm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [Word2Vec](models/recall/word2vec/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [SSR](models/recall/ssr/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 召回 | [Gru4Rec](models/recall/gru4rec/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 排序 | [Dnn](models/rank/dnn/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [DeepFM](models/rank/deepfm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [xDeepFM](models/rank/xdeepfm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [DIN](models/rank/din/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [Wide&Deep](models/rank/wide_deep/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 多任务 | [ESMM](models/multitask/esmm/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 多任务 | [MMOE](models/multitask/mmoe/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 多任务 | [ShareBottom](models/multitask/share-bottom/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 匹配 | [DSSM](models/match/dssm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 匹配 | [MultiView-Simnet](models/match/multiview-simnet/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 内容理解 | [TagSpace](models/contentunderstanding/tagspace/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [TDM](models/treebased/tdm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [Word2Vec](models/recall/word2vec/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [SSR](models/recall/ssr/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 召回 | [Gru4Rec](models/recall/gru4rec/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 排序 | [Dnn](models/rank/dnn/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [DeepFM](models/rank/deepfm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [xDeepFM](models/rank/xdeepfm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [DIN](models/rank/din/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [Wide&Deep](models/rank/wide_deep/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 多任务 | [ESMM](models/multitask/esmm/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 多任务 | [MMOE](models/multitask/mmoe/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 多任务 | [ShareBottom](models/multitask/share-bottom/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 匹配 | [DSSM](models/match/dssm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 匹配 | [MultiView-Simnet](models/match/multiview-simnet/model.py) | ✓ | x | ✓ |
......@@ -168,4 +193,3 @@ python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -e single
### 许可证书
本项目的发布受[Apache 2.0 license](LICENSE)许可认证。
>>>>>>> d7171ec5daa477584de89ea7e57a382045e12311
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