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doc/Offical_Docs/8-1_Cube_Architecture_CN.md

+# 稀疏参数索引服务 Cube
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+在稀疏参数索引场景，如推荐、广告系统中通常会使用大规模 Embedding 表。由于在工业级的场景中，稀疏参数的规模非常大，达到 10^9 数量级。因此在一台机器上启动大规模稀疏参数预测是不实际的，因此我们引入百度多年来在稀疏参数索引领域的工业级产品 Cube，提供分布式的稀疏参数服务。
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+<img src="images/8-1_Cube_Architecture_CN_1.png">
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+## Cube 组件介绍
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+**一. cube-builder**
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+cube-builder 是把模型生成分片文件和版本管理的工具。由于 cube 是用于分布式的稀疏参数服务，对于分布式当中的每一个节点，需要加载不同的分片，然而生成的稀疏参数文件往往一个大文件，就需要用哈希函数将其分割为不同的分片。与此同时，工业级的场景需要支持定期模型的配送和流式训练，因此对于模型的版本管理十分重要，这也是在训练保存模型时缺失的部分，因此 cube-builder 在生成分片的同时，也可以人为指定增加版本信息。
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+**二. cube-transfer**
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+cube-transfer 是调度管理服务。一方面 cube-transfer 会监测上游模型，当模型更新时进行模型下载。另一方面，会调用 cube-builder 将下载好的模型进行分片。而后与 cube-agent 进行对接完成分片文件配送。
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+**三. cube-agent**
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+cube-agent 是与cube-transfer 配套使用的调度管理服务。cube-agent 会接收来自 cube-transfer 传输来的分片文件。而后发送信号给 cube-server 对应接口完成配送操作。
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+**四. cube-server**
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+cube-server 基于 Cube 的 KV 能力，对外提供稀疏参数服务。它通过 brpc 提供高性能分布式查询服务，并支持 RestAPI 来进行远端调用。
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+**五. cube-cli**
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+cube-cli 是 cube-server 的客户端，用于请求 cube-server 进行对应稀疏参数查询功能。这部分组件已经被整合到 paddle serving 当中，当我们准备好 cube.conf 配置文件并在 server 的代码中指定kv_infer 相关的 op 时，cube-cli 就会在 server 端准备就绪。
+
+## 配送过程
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+一次完整的配送流程如下：
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+- 将训练好的模型存放到 FileServer 中，并在传输完成后生成完成标志；
+- cube-transfer 监测到完成标志后，从 FileServer 中下载对应模型文件；
+- cube-transfer 使用 cube-builder 工具对稀疏参数模型进行分片；
+- cube-transfer 向 cube-agent 进行文件配送；
+- cube-agent 向 cube-server 发送加载命令，通知 cube-server 热加载新的参数文件；
+- cube-server 响应 Paddle Serving 发送的查询请求。
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doc/Offical_Docs/8-2_Cube_Compile_CN.md

+# Cube 编译
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+## 概述
+
+**Cube 一共有 4 个组件.**
+
+- Cube-Server: Cube-Server 是 C++ 程序，是 Cube 套件的核心，负责稀疏参数索引服务的查询。
+- Cube-Agent: Cube-Agent 是一段 Go 程序，负责稀疏参数配送。
+- Cube-Transfer: Cube-Transfer 是一段 Go 程序，负责接受上游原始稀疏参数模型，做分片后分发给各个 Cube-Agent。
+- Cube-Builder: Cube-Builder 是一段 C++ 程序，负责被 Cube-Transfer 调用并按配置生成相关分片。
+
+## 编译依赖
+
+**以下是主要组件及其编译依赖**
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+- Cube-Server: Cube-Server 最重要的编译依赖是 Baidu-RPC，其提供高效快速的 RPC 协议。这个依赖库可以复用 Paddle-Serving 的配置。 
+- Cube-Agent: Cube-Agent 需要 Go 环境支持，需要按照[编译文档]()安装相关 Go 依赖库。 
+- Cube-Transfer: Cube-Transfer 需要 Go 环境支持，需要按照[编译文档]()安装相关 Go 依赖库。
+- Cube-Builder： Cube-Builder 依赖关系较为简单，不需要提前准备依赖项。
+
+## 编译方法
+
+推荐使用 Docker 编译，我们已经为您准备好了编译环境并配置好了上述编译依赖，详见[镜像环境]()。
+
+**一. 设置 PYTHON 环境变量**
+
+请按照如下，确定好需要编译的 Python 版本，设置对应的环境变量，一共需要设置三个环境变量，分别是 `PYTHON_INCLUDE_DIR`, `PYTHON_LIBRARIES`, `PYTHON_EXECUTABLE`。以下我们以 python 3.7为例，介绍如何设置这三个环境变量。
+
+```
+# 请自行修改至自身路径
+export PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/local/include/python3.7m/
+export PYTHON_LIBRARIES=/usr/local/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.so
+export PYTHON_EXECUTABLE=/usr/local/bin/python3.7
+
+export GOPATH=$HOME/go
+export PATH=$PATH:$GOPATH/bin
+
+python3.7 -m pip install -r python/requirements.txt
+ 
+go env -w GO111MODULE=on
+go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
+go install github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/protoc-gen-grpc-gateway@v1.15.2
+go install github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/protoc-gen-swagger@v1.15.2
+go install github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go@v1.4.3
+go install google.golang.org/grpc@v1.33.0
+go env -w GO111MODULE=auto
+```
+
+环境变量的含义如下表所示。
+
+| cmake 环境变量         | 含义                                | 注意事项               | Docker 环境是否需要 |
+|-----------------------|-------------------------------------|-------------------------------|--------------------|
+| PYTHON_INCLUDE_DIR | Python.h 所在的目录，通常为 **/include/python3.7/Python.h | 如果没有找到。说明 1）没有安装开发版本的 Python，需重新安装 2）权限不足无法查看相关系统目录。                | 是(/usr/local/include/python3.7)                 |
+| PYTHON_LIBRARIES         | libpython3.7.so 或 libpython3.7m.so 所在目录，通常为 /usr/local/lib  | 如果没有找到。说明 1）没有安装开发版本的 Python，需重新安装 2）权限不足无法查看相关系统目录。                | 是(/usr/local/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.so)                 |
+| PYTHON_EXECUTABLE   | python3.7 所在目录，通常为 /usr/local/bin |                | 是(/usr/local/bin/python3.7)                 |
+
+**二. 编译**
+
+```
+mkdir build_cube
+cd build_cube
+cmake -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$PYTHON_INCLUDE_DIR \
+    -DPYTHON_LIBRARIES=$PYTHON_LIBRARIES \
+    -DPYTHON_EXECUTABLE=$PYTHON_EXECUTABLE \
+    -DSERVER=ON \
+    -DWITH_GPU=OFF ..
+make -j20
+cd ..
+```
+
+最终我们会在`build_cube/core/cube`目录下看到 Cube 组件已经编译完成。
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