Update CUBE_LOCAL_CN.md

doc/CUBE_LOCAL_CN.md

-# KV组件Cube单机版使用指南
+# 稀疏参数索引服务Cube单机版使用指南
 
 (简体中文|[English](./CUBE_LOCAL.md))
 
 ## 引言
 
-在python/examples下有两个关于CTR的示例，他们分别是criteo_ctr, criteo_ctr_with_cube。前者是在训练时保存整个模型，包括稀疏参数。后者是将稀疏参数裁剪出来，保存成两个部分，一个是稀疏参数，另一个是稠密参数。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KV领域的工业级产品Cube，提供分布式的稀疏参数服务。
+在python/examples下有两个关于CTR的示例，他们分别是criteo_ctr, criteo_ctr_with_cube。前者是在训练时保存整个模型，包括稀疏参数。后者是将稀疏参数裁剪出来，保存成两个部分，一个是稀疏参数，另一个是稠密参数。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。
 
-单机版Cube是分布式Cube的弱化版本，旨在方便开发者做实验和Demo时使用。如果有分布式稀疏参数服务的需求，请在读完此文档之后，继续阅读  [分布式Cube使用指南](分布式Cube)（正在建设中）。
+单机版Cube是分布式Cube的弱化版本，旨在方便开发者做实验和Demo时使用。如果有分布式稀疏参数服务的需求，请在读完此文档之后，继续阅读  [稀疏参数索引服务Cube使用指南](分布式Cube)（正在建设中）。
 
 
 ## 示例