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-# 快速开始
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-## 环境准备
-Fleet-Rec是基于飞桨分布式训练所开发的，包含模型、训练模式的快速开发、调试、部署的工具， 让用户更轻松的使用飞桨分布式训练。
-
-- 安装方法一<PIP源直接安装>：
-```bash
-python -m pip install fleet-rec
-```
-
-- 安装方法二
-
-* 安装飞桨  **注：需要用户安装最新版本的飞桨<当前只支持Linux系统>。**
-
-```bash
-python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
-```
-
-* 源码安装Fleet-Rec
-
-```
-git clone https://github.com/seiriosPlus/FleetRec/
-cd FleetRec
-python setup.py install
-```
-
-
-## ctr-dnn示例使用
-目前框架内置了多个模型，简单的命令即可使用内置模型开始单机训练和本地1*1模拟训练
-
+<p align="center">
+<img align="center" src="doc/imgs/logo.png">
+<p>
+
+[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-red.svg)](LICENSE)
+[![Version](https://img.shields.io/github/v/release/PaddlePaddle/Paddle.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/releases)
+![python version](https://img.shields.io/badge/python-2.7+-orange.svg)
+![support os](https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg)
+
+`PaddleRec`是源于飞桨生态的`搜索推荐模型`一站式开箱即用工具，无论您是初学者，开发者，研究者均可便捷的使用`PaddleRec`完成调研，训练到预测部署的全流程工作。`PaddleRec`提供了搜索推荐任务中语义理解、召回、粗排、精排、多任务学习的全流程解决方案。
+
+`PadlleRec`以预置模型为核心,具备以下特点：
+> 占位链接，分文档描述
+- [易于上手，开箱即用](https://www.paddlepaddle.org.cn)
+- [灵活配置，个性调参](https://www.paddlepaddle.org.cn)
+- [分布式训练，大规模稀疏](https://www.paddlepaddle.org.cn)
+- [快速部署，一键上线](https://www.paddlepaddle.org.cn)
+
+<p align="center">
+<img align="center" src="doc/imgs/coding-gif.png">
+<p>
+
+# 目录
+* [特性](#特性)
+  * [易于上手，开箱即用](#易于上手开箱即用)
+  * [灵活配置，个性调参](#灵活配置个性调参)
+  * [分布式训练，大规模稀疏](#分布式训练大规模稀疏)
+  * [快速部署，一键上线](#快速部署一键上线)
+* [支持模型列表](#支持模型列表)
+* [文档教程](#文档教程)
+  * [入门教程](#入门教程)
+     * [环境要求](#环境要求)
+     * [安装命令](#安装命令)
+     * [快速开始](#快速开始)
+     * [常见问题FAQ](#常见问题faq)
+  * [进阶教程](#进阶教程)
+     * [自定义数据集及Reader](#自定义数据集及reader)
+     * [模型调参](#模型调参)
+     * [单机训练](#单机训练)
+     * [分布式训练](#分布式训练)
+     * [预测部署](#预测部署)
+* [版本历史](#版本历史)
+  * [版本更新](#版本更新)
+  * [Benchamrk](#benchamrk)
+* [许可证书](#许可证书)
+* [如何贡献代码](#如何贡献代码)
+  * [优化PaddleRec框架](#优化paddlerec框架)
+  * [新增模型到PaddleRec](#新增模型到paddlerec)
+
+
+
+# 特性
+## 易于上手，开箱即用
+## 灵活配置，个性调参
+## 分布式训练，大规模稀疏
+## 快速部署，一键上线
+
+# 支持模型列表
+
+# 文档教程
+## 入门教程
+### 环境要求
+### 安装命令
+### 快速开始
+### 常见问题FAQ
+
+## 进阶教程
+### 自定义数据集及Reader
+### 模型调参
 ### 单机训练
-```bash
-cd FleetRec
-
-python -m fleetrec.run \
-       -m fleetrec.models.rank.dnn \
-       -d cpu \
-       -e single 
-
-# 使用GPU资源进行训练
-python -m fleetrec.run \
-       -m fleetrec.models.rank.dnn \
-       -d gpu \
-       -e single
-```
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-### 本地模拟分布式训练
-
-```bash
-cd FleetRec
-# 使用CPU资源进行训练
-python -m fleetrec.run \
-       -m fleetrec.models.rank.dnn \
-       -d cpu \
-       -e local_cluster
-```
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-### 集群提交分布式训练<需要用户预先配置好集群环境，本提交命令不包含提交客户端>
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-```bash
-cd FleetRec
+### 分布式训练
+### 预测部署
 
-python -m fleetrec.run \
-       -m fleetrec.models.rank.dnn \
-       -d cpu \
-       -e cluster
-```
+# 版本历史
+## 版本更新
+## Benchamrk
 
+# 许可证书
 
-更多用户文档及二次开发文档，敬请期待。
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+# 如何贡献代码
+## 优化PaddleRec框架
+## 新增模型到PaddleRec