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-# 单机版稀疏参数服务器Cube
+# KV组件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服务器上的工业级产品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KV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）。
 
@@ -29,7 +29,7 @@ cube-builder是把模型生成分片文件和版本管理的工具。由于cube
 
 ### cube-server
 
-cube-server也就是稀疏参数服务器本身，它通过brpc提供高性能分布式查询服务，通过RestAPI来进行远端调用。
+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，通过RestAPI来进行远端调用。
 
 ### cube-cli