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上级 7e20ed1c
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* [3.2.2 Client编译与部署](#head48)
* [3.2.2.1 配置修改](#head49)
* [3.2.2.2 运行服务](#head50)
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在搜索、推荐、在线广告等业务场景中,embedding参数的规模常常非常庞大,达到数百GB甚至T级别;训练如此规模的模型需要用到多机分布式训练能力,将参数分片更新和保存;另一方面,训练好的模型,要应用于在线业务,也难以单机加载。Paddle Serving提供大规模稀疏参数读写服务,用户可以方便地将超大规模的稀疏参数以kv形式托管到参数服务,在线预测只需将所需要的参数子集从参数服务读取回来,再执行后续的预测流程。
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