diff --git a/doc/DEPLOY_with_toc.md b/doc/DEPLOY_with_toc.md
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index 0000000000000000000000000000000000000000..d36995fda3aa154ae64be3d33a0dc1c49e5a52c3
--- /dev/null
+++ b/doc/DEPLOY_with_toc.md
@@ -0,0 +1,429 @@
+# paddle serving 大规模稀疏参数流程化部署
+
+
+- [paddle serving 大规模稀疏参数流程化部署](#head1)
+ - [ 环境配置](#head2)
+ - [ 分布式训练](#head3)
+ - [ 1、集群配置](#head4)
+ - [1.1 创建集群](#head5)
+ - [1.2 配置集群环境](#head6)
+ - [2、 配置开发机环境](#head7)
+ - [2.1 安装KubeCtl](#head8)
+ - [2.2 安装Helm](#head9)
+ - [2.3 配置文件](#head10)
+ - [2.4 安装Go](#head11)
+ - [ 3、安装volcano](#head12)
+ - [ 4、执行训练](#head13)
+ - [ 5、模型产出](#head14)
+ - [5.1 模型裁剪](#head15)
+ - [5.2 稀疏参数产出](#head16)
+ - [ 预测服务部署](#head17)
+ - [ 1、Server端](#head18)
+ - [1.1 Cube服务](#head19)
+ - [1.2 Serving编译](#head20)
+ - [1.3 配置修改](#head21)
+ - [1.3.1 conf/gflags.conf](#head22)
+ - [1.3.2 conf/model_toolkit.prototxt](#head23)
+ - [1.3.3 conf/cube.conf](#head24)
+ - [1.3.4 模型文件](#head25)
+ - [1.4 启动Serving](#head26)
+ - [ 2、Client端](#head27)
+ - [2.1 测试数据](#head28)
+ - [2.2 Client编译与部署](#head29)
+ - [2.2.1 配置修改](#head30)
+ - [2.2.2 运行服务](#head31)
+## 环境配置
+
+**环境要求** :helm、kubectl、go
+
+## 分布式训练
+
+分布式训练采用[volcano](https://github.com/volcano-sh/volcano)开源框架以及云平台实现,文档中以[百度智能云](https://cloud.baidu.com/?from=console)以及CTR预估模型为例,演示如何实现大规模稀疏参数模型的分布式训练。
+
+### 1、集群配置
+
+#### 1.1 创建集群
+
+登录百度智能云官网,参考[帮助文档](https://cloud.baidu.com/doc/CCE/s/zjxpoqohb)创建容器引擎。
+
+#### 1.2 配置集群环境
+
+进入“产品服务>容器引擎CCE”,点击“集群管理>集群列表”,可看到用户已创建的集群列表。从集群列表中查看创建的集群信息。
+
+![img](./deploy/cluster-info.png)
+
+点击左侧的"Helm>Helm实例",点击安装链接为集群一键安装helm。百度智能云为集群安装的helm版本为2.12.3,kubectl版本为1.13.4
+
+为了能够从外部登录集群节点,需要为集群中安装了tiller的节点申请弹性公网。点击"更多操作>控制台"。
+
+![concole](./deploy/concole.png)
+
+点击"命名空间"选择kube-system,点击"容器组",查看tiller开头的节点。
+
+![tiller](./deploy/tiller.png)
+
+点击"产品服务>网络>弹性公网"
+
+![eip](./deploy/eip.png)
+
+创建弹性公网实例,完成后选择创建的实例,点击"更多操作>绑定到BCC",填写tiller开头的节点信息进行绑定。
+
+### 2、 配置开发机环境
+
+配置过程需要开发机的root权限。
+
+#### 2.1 安装KubeCtl
+
+KubeCtl可以实现在本地开发机上连接百度智能云的Kubernets集群,建议参考百度云操作指南文档中[通过KubeCtl连接集群](https://cloud.baidu.com/doc/CCE/s/6jxpotcn5)部分进行安装。
+
+#### 2.2 安装Helm
+
+建议参考[Helm官方安装文档](https://helm.sh/docs/using_helm/#installing-helm)进行安装。
+
+**注意事项:**
+
+开发机上的kubectl与helm的版本需要与集群上的版本相一致,目前百度智能云为集群安装的helm版本为2.12.3,kubectl版本为1.13.4。
+
+#### 2.3 配置文件
+
+点击"集群列表"界面的"配置文件下载",下载配置文件。
+
+![conf download](./deploy/conf-download.png)
+
+将下载的配置文件移动到~/.kube文件夹下,文件名修改为config。
+
+通过之前创建的弹性公网ip登录运行tiller的节点,账户密码为创建集群时设置的账户和密码,默认账户为root。
+
+将节点上的以下三个文件
+
+> /etc/kubernetes/pki/ca.pem
+>
+> /etc/kubernetes/pki/admin.pem
+>
+> /etc/kubernetes/pki/admin-key.pem
+
+下载至开发机并放在相同的路径,添加四个环境变量
+
+```bash
+export HELM_TLS_ENABLE=true
+
+export HELM_TLS_CA_CERT=/etc/kubernetes/pki/ca.pem
+
+export HELM_TLS_CERT=/etc/kubernetes/pki/admin.pem
+
+export HELM_TLS_KEY=/etc/kubernetes/pki/admin-key.pem
+```
+
+分别执行`kubectl version`与`helm version`,如果返回client端与server端信息,则证明配置成功。
+
+示例:
+
+![kubectl version](./deploy/kubectl-version.png)
+
+![helm version](./deploy/helm-version.png)
+
+如果只返回client端信息,server端信息显示"Forbidden",检查开发机是否使用了代理,若有可以尝试关闭代理再次执行命令检查。
+
+#### 2.4 安装Go
+
+推荐安装Go 1.12
+
+下载安装包
+
+```bash
+wget https://studygolang.com/dl/golang/go1.12.7.linux-amd64.tar.gz --no-check-certificate
+```
+
+解压到 /usr/local/路径下
+
+```bash
+tar zxvf go1.12.7.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
+```
+
+设置环境变量
+
+```bash
+export GOPATH=/usr/local/go
+```
+
+### 3、安装volcano
+
+参考[volcano官方文档](https://github.com/volcano-sh/volcano#quick-start-guide)。
+
+通过yaml文件安装
+
+```bash
+kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/volcano-sh/volcano/master/installer/volcano-development.yaml
+```
+
+安装完成后执行`kubectl get pods --namespace volcano-system`
+
+若出现以下信息则证明安装成功:
+
+![volcano](./deploy/volcano.png)
+
+### 4、执行训练
+
+创建cluster role和service account,[defaultserviceaccountclusterrole.yaml](./resource/defaultserviceaccountclusterrole.yaml) 文件示例如下:
+
+```yaml
+kind: ClusterRole
+apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
+metadata:
+name: default
+namespace: default
+rules:
+- apiGroups: [""]
+resources: ["pods"]
+verbs: ["get", "list", "watch"]
+
+---
+kind: ClusterRoleBinding
+apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
+metadata:
+name: default
+namespace: default
+subjects:
+- kind: ServiceAccount
+name: default
+namespace: default
+roleRef:
+kind: ClusterRole
+name: default
+apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
+```
+
+执行
+
+```bash
+kubectl create -f defaultserviceaccountclusterrole.yaml
+```
+
+CTR模型的训练镜像存放在[dockerhub](https://hub.docker.com/)网站,通过kubectl加载yaml文件启动训练任务,CTR预估模型训练任务的yaml文件为[volcano-ctr-demo-baiduyun.yaml](./resource/volcano-ctr-demo-baiduyun.yaml)。
+
+执行
+
+```bash
+kubectl apply -f volcano-ctr-demo-baiduyun.yaml
+```
+
+通过`kubectl get pods`命令可以查看训练任务的运行情况
+
+![ctr running](./deploy/ctr-running.png)
+
+通过`kubectl logs $POD_NAME`可以查看对应的日志,例如`kubectl logs edl-demo-trainer-0`
+
+![trainer log](./deploy/trainer-log.png)
+
+也可以通过百度云平台提供的web页面观察集群的工作负载
+
+![工作负载](./deploy/workload.png)
+
+### 5、模型产出
+
+CTR预估模型包含了embedding部分以及dense神经网络两部分,其中embedding部分包含的稀疏参数较多,在某些场景下单机的资源难以加载整个模型,因此需要将这两部分分割开来,稀疏参数部分放在分布式的稀疏参数服务器,dense网络部分加载到serving服务中。
+
+#### 5.1 模型裁剪
+
+产出用于paddle serving预测服务的dense模型需要对保存的原始模型进行裁剪操作,修改模型的输入以及内部结构。具体操作请参考文档[模型裁剪]([https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/CTR_PREDICTION.md#2-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%A3%81%E5%89%AA](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/CTR_PREDICTION.md#2-模型裁剪))。
+
+#### 5.2 稀疏参数产出
+
+分布式稀疏参数服务器由paddle serving的cube模块实现。cube服务器中加载的数据格式为seqfile格式,因此需要对paddle保存出的模型文件进行格式转换。
+
+可以通过[格式转换脚本](http://icode.baidu.com/repos/baidu/personal-code/wangguibao/blob/master:ctr-embedding-to-sequencefile/dumper.py)
+
+使用方法:
+
+```bash
+python dumper.py --model_path=xxx --output_data_path=xxx
+```
+
+**注意事项:**文档中使用的CTR模型训练镜像中已经包含了模型裁剪以及稀疏参数产出的脚本,并且搭建了一个http服务用于从外部获取产出的dense模型以及稀疏参数文件。
+
+## 预测服务部署
+
+### 1、Server端
+
+通过wget命令从集群获取dense部分模型用于Server端。
+
+```bash
+wget "${公网ip}:/path/to/models"
+```
+
+K8s集群上CTR预估任务训练完成后,模型参数分成2部分:一是embedding数据,经过dumper.py已经转成hadoop SequenceFile格式,传输给cube建库流程构建索引和灌cube;二是除embedding之外的参数文件,连同save_program.py裁剪后的program,一起配合传输给Serving加载。save_program.py裁剪原始模型的具体背景和详细步骤请参考文档[Paddle Serving CTR预估模型说明](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/CTR_PREDICTION.md)。
+
+本文介绍Serving使用上述模型参数和program加载模型提供预测服务的流程。
+
+#### 1.1 Cube服务
+
+假设Cube服务已经成功部署,用于cube客户端API的配置文件如下所示:
+
+```json
+[{
+"dict_name": "dict",
+"shard": 2,
+"dup": 1,
+"timeout": 200,
+"retry": 3,
+"backup_request": 100,
+"type": "ipport_list",
+"load_balancer": "rr",
+"nodes": [{
+"ipport_list": "list://192.168.1.1:8000"
+},{
+"ipport_list": "list://192.168.1.2:8000"
+}]
+}]
+```
+
+上述例子中,cube提供外部访问的表名是`dict`,有2个物理分片,分别在192.168.1.1:8000和192.168.1.2:8000
+
+#### 1.2 Serving编译
+
+截至写本文时,Serving develop分支已经提供了CTR预估服务相关OP,参考[ctr_prediction_op.cpp](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/demo-serving/op/ctr_prediction_op.cpp),该OP从client端接收请求后会将每个请求的26个sparse feature id发给cube服务,获得对应的embedding向量,然后填充到模型feed variable对应的LoDTensor,执行预测计算。只要按常规步骤编译Serving即可。
+
+```bash
+$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving.git
+$ cd Serving
+$ makedir build
+$ cd build
+$ cmake -DWITH_GPU=OFF .. # 不需要GPU
+$ make -jN # 这里可修改并发编译线程数
+$ make install
+$ cd output/demo/serving
+```
+
+#### 1.3 配置修改
+
+##### 1.3.1 conf/gflags.conf
+
+将--enable_cube改为true:
+
+```json
+--enable_cube=true
+```
+
+##### 1.3.2 conf/model_toolkit.prototxt
+
+Paddle Serving自带的model_toolkit.prototxt如下所示,如有必要可只保留ctr_prediction一个:
+
+```
+engines {
+name: "image_classification_resnet"
+type: "FLUID_CPU_NATIVE_DIR"
+reloadable_meta: "./data/model/paddle/fluid_time_file"
+reloadable_type: "timestamp_ne"
+model_data_path: "./data/model/paddle/fluid/SE_ResNeXt50_32x4d"
+runtime_thread_num: 0
+batch_infer_size: 0
+enable_batch_align: 0
+}
+engines {
+name: "text_classification_bow"
+type: "FLUID_CPU_ANALYSIS_DIR"
+reloadable_meta: "./data/model/paddle/fluid_time_file"
+reloadable_type: "timestamp_ne"
+model_data_path: "./data/model/paddle/fluid/text_classification_lstm"
+runtime_thread_num: 0
+batch_infer_size: 0
+enable_batch_align: 0
+}
+
+engines {
+name: "ctr_prediction"
+type: "FLUID_CPU_ANALYSIS_DIR"
+reloadable_meta: "./data/model/paddle/fluid_time_file"
+reloadable_type: "timestamp_ne"
+model_data_path: "./data/model/paddle/fluid/ctr_prediction"
+runtime_thread_num: 0
+batch_infer_size: 0
+enable_batch_align: 0
+sparse_param_service_type: REMOTE
+sparse_param_service_table_name: "dict"
+}
+```
+
+注意ctr_prediction model有如下2行配置:
+
+```json
+sparse_param_service_type: REMOTE
+sparse_param_service_table_name: "dict"
+```
+
+##### 1.3.3 conf/cube.conf
+
+conf/cube.conf是一个完整的cube配置文件模板,其中只要修改nodes列表为真实的物理节点IP:port列表即可。例如 (与第1节cube配置文件内容一致):
+
+```json
+[{
+"dict_name": "dict",
+"shard": 2,
+"dup": 1,
+"timeout": 200,
+"retry": 3,
+"backup_request": 100,
+"type": "ipport_list",
+"load_balancer": "rr",
+"nodes": [{
+"ipport_list": "list://192.168.1.1:8000"
+},{
+"ipport_list": "list://192.168.1.2:8000"
+}]
+}]
+```
+
+**注意事项:**如果修改了`dict_name`,需要同步修改1.3.2节中`sparse_param_service_table_name`字段
+
+##### 1.3.4 模型文件
+
+Paddle Serving自带了一个可以工作的CTR预估模型,是从BCE上下载下来的,其制作方法为: 1) 分布式训练CTR预估任务,保存模型program和参数文件 2) 用save_program.py保存一份用于预测的program (文件名为**model**)。save_program.py随trainer docker image发布 3) 第2步中保存的program (**model**) 覆盖到第1)步保存的模型文件夹中**model**文件,打包成.tar.gz上传到BCE
+
+如果只是为了验证demo流程,serving此时已经可以用自带的CTR模型加载模型并提供预测服务能力。
+
+为了应用重新训练的模型,只需要从k8s集群暴露的ftp服务下载新的.tar.gz,解压到data/model/paddle/fluid下,覆盖原来的ctr_prediction目录即可。从K8S集群暴露的ftp服务下载训练模型,请参考文档[PaddlePaddle分布式训练和Serving流程化部署](http://icode.baidu.com/repos/baidu/personal-code/wangguibao/blob/master:ctr-embedding-to-sequencefile/path/to/doc/DISTRIBUTED_TRANING_AND_SERVING.md)
+
+#### 1.4 启动Serving
+
+执行`./bin/serving `启动serving服务,在./log路径下可以查看serving日志。
+
+### 2、Client端
+
+参考[从零开始写一个预测服务:client端]([https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/CREATING.md#3-client%E7%AB%AF](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/CREATING.md#3-client端))文档,实现client端代码。
+
+文档中使用的CTR预估任务client端代码存放在Serving代码库demo-client路径下,链接[ctr_prediction.cpp](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/demo-client/src/ctr_prediction.cpp)。
+
+#### 2.1 测试数据
+
+CTR预估任务样例使用的数据来自于[原始模型](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr)的测试数据,在样例中提供了1000个测试样本,如果需要更多样本可以参照原始模型下载数据的[脚本](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleRec/ctr/data/download.sh)。
+
+#### 2.2 Client编译与部署
+
+按照1.2 Serving编译部分完成编译后,client端文件在output/demo/client/ctr_prediction路径下。
+
+##### 2.2.1 配置修改
+
+修改conf/predictors.prototxt文件ctr_prediction_service部分
+
+```
+predictors {
+name: "ctr_prediction_service"
+service_name: "baidu.paddle_serving.predictor.ctr_prediction.CTRPredictionService"
+endpoint_router: "WeightedRandomRender"
+weighted_random_render_conf {
+variant_weight_list: "50"
+}
+variants {
+tag: "var1"
+naming_conf {
+cluster: "list://127.0.0.1:8010"
+}
+}
+}
+```
+
+配置Server端ip与端口号,默认为本机ip、8010端口。
+
+##### 2.2.2 运行服务
+
+执行`./bin/ctr_predictoin`启动client端,在./log路径下可以看到client端执行的日志。