add deploy ctr doc on baidu cloud (#701)

* add deploy ctr doc on baidu cloud
test=develop

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doc/fluid/user_guides/howto/training/deploy_ctr_on_baidu_cloud_cn.rst

+..  _deploy_ctr_on_baidu_cloud_cn:
+
+百度云分布式训练CTR
+=========================
+
+Fluid支持数据并行的分布式训练，也支持基于Kubernetes的分布式部署。本文以百度云为例，说明如何通过在云服务器上分布式训练Click-Through-Rate（以下简称ctr）任务。
+
+1. 使用前的准备
+----------------
+百度云容器引擎的使用流程基本概念可以参考 `官网文档 <https://cloud.baidu.com/doc/CCE/GettingStarted/24.5C.E6.93.8D.E4.BD.9C.E6.B5.81.E7.A8.8B.html#.E6.93.8D.E4.BD.9C.E6.B5.81.E7.A8.8B>`_ 做了解
+
+2. 创建集群
+----------------
+具体请参考 `帮助文档 <https://cloud.baidu.com/doc/CCE/GettingStarted/24.5C.E5.88.9B.E5.BB.BA.E9.9B.86.E7.BE.A4.html#.E6.93.8D.E4.BD.9C.E6.AD.A5.E9.AA.A4>`_ 说明文档来建立一个集群。
+
+集群配置需要满足如下要求
+
+- 集群名称定义为 ``default``
+
+    + 集群名称对后续操作有影响，如果用其它名称，请修改后面步骤的集群名字，使其保持一致
+
+- CPU核数 > 4
+
+示例图
+
+.. image:: src/ctr_node.png
+
+创建完成后，即可查看 `集群信息 <https://cloud.baidu.com/doc/CCE/GettingStarted.html#.E6.9F.A5.E7.9C.8B.E9.9B.86.E7.BE.A4>`_ 。
+
+3. 操作集群
+----------------
+集群的操作可以通过百度云web或者通过kubectl工具进行，推荐用 `kubectl工具 <https://cloud.baidu.com/doc/CCE/GettingStarted.html#.9A.A4.11.34.30.82.16.52.AD.4D.B9.72.E8.10.44.C0>`_ 。
+
+从Kubernetes 版本下载页面下载对应的 kubectl 客户端，关于kubectl 的其他信息，可以参见kubernetes官方安装和设置 kubectl文档。
+
+.. image:: src/ctr_kubectl_download.png
+
+* 注意：
+本操作指南给出的操作步骤都是基于linux操作环境的。
+
+- 解压下载后的文件，为kubectl添加执行权限，并放在PATH下
+
+.. code-block:: bash
+
+	cd kubernetes/client/bin && chmod +x ./kubectl && sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl
+
+- 配置kubectl，下载集群凭证。在集群界面下载集群配置文件，放在kubectl的默认配置路径（请检查~/.kube 目录是否存在，若没有请创建）
+
+.. code-block:: bash
+
+	mv kubectl.conf  ~/.kube/config
+
+- 配置完成后，您即可以使用 kubectl 从本地计算机访问 Kubernetes 集群
+
+.. code-block:: bash
+
+	kubectl get node
+
+4. 设置访问权限
+----------------
+建立分布式任务需要pod间有API互相访问的权限，可以按如下步骤
+
+.. code-block:: bash
+
+	sudo kubectl create rolebinding default-view --clusterrole=view --serviceaccount=default:default --namespace=default
+
+* 注意：  --namespace 指定的default 为创建集群时候的名称
+
+5. 部署任务
+----------------
+任务的所有脚本文件可以访问 `这里 <https://github.com/PaddlePaddle/edl/tree/develop/example/ctr>`_ 获取。
+
+- ctr：ctr任务对应的python脚本
+- ps-train：k8s任务对应的yaml文件
+
+	+ pserver.yaml: 部署psever任务
+
+	+ trainer.yaml: 部署trainer任务
+
+- Dockerfile：pod文件的docker镜像生成文件
+- Script：pod文件docker镜像中包含的脚本
+
+通过执行
+
+.. code-block:: bash
+
+	kubectl apply -f ps-train
+
+即可以成功部署任务
+
+6. 查看结果
+----------------
+百度云容器引擎CCE提供了web操作台方便查看pod的运行状态。
+
+本次训练任务将启动2个pserver节点，2个trainer节点，示例图如下
+
+.. image:: src/ctr_pods.png
+
+可以通过检查pserver和trainer的log来检查任务运行状态。
+Trainer日志示例：
+
+.. image:: src/ctr_trainer_log.png
+
+pserver日志示例：
+
+.. image:: src/ctr_pserver_log.png