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[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-red.svg)](LICENSE)
[![Version](https://img.shields.io/github/v/release/PaddlePaddle/Paddle.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/releases)

PaddleRec是源于飞桨生态的搜索推荐模型一站式开箱即用工具，无论您是初学者，开发者，研究者均可便捷的使用PaddleRec完成调研，训练到预测部署的全流程工作。PaddleRec提供了搜索推荐任务中语义理解、召回、粗排、精排、多任务学习的全流程解决方案。

PadlleRec以预置模型为核心,具备以下特点：
- [易于上手，开箱即用](https://www.paddlepaddle.org.cn)
- [灵活配置，个性调参](https://www.paddlepaddle.org.cn)
- [分布式训练，大规模稀疏](https://www.paddlepaddle.org.cn)
- [快速部署，一键上线](https://www.paddlepaddle.org.cn)

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# 目录
* [特性](#特性)
* [支持模型列表](#支持模型列表)
* [文档教程](#文档教程)
  * [入门教程](#入门教程)
     * [环境要求](#环境要求)
     * [安装命令](#安装命令)
     * [快速开始](#快速开始)
     * [常见问题FAQ](#常见问题faq)
  * [进阶教程](#进阶教程)
     * [自定义数据集及Reader](#自定义数据集及reader)
     * [模型调参](#模型调参)
     * [单机训练](#单机训练)
     * [分布式训练](#分布式训练)
     * [预测部署](#预测部署)
* [版本历史](#版本历史)
  * [版本更新](#版本更新)
  * [Benchamrk](#benchamrk)
* [许可证书](#许可证书)
* [如何贡献代码](#如何贡献代码)
  * [优化PaddleRec框架](#优化paddlerec框架)
  * [新增模型到PaddleRec](#新增模型到paddlerec)



# 特性
- 易于上手，开箱即用
- 灵活配置，个性调参
- 分布式训练，大规模稀疏
- 快速部署，一键上线

# 支持模型列表
|         方向         |          模型          | 单机CPU训练 | 单机GPU训练 | 分布式CPU训练 | 分布式GPU训练 | 自定义数据集 | 服务器部署 |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: | :---------: | :-----------: | :-----------: | :----------: | :--------: |
| ContentUnderstanding | [Text-Classifcation]() |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
| ContentUnderstanding |      [TagSpace]()      |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
|        Recall        |      [Word2Vec]()      |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
|        Recall        |        [TDM]()         |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
|         Rank         |      [CTR-Dnn]()       |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
|         Rank         |       [DeepFm]()       |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
|        Rerank        |      [ListWise]()      |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
|      MultiTask       |        [MMOE]()        |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
|      MultiTask       |        [ESSM]()        |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
|        Match         |        [DSSM]()        |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |
|        Match         |  [Multiview-Simnet]()  |      ✓      |      x      |       ✓       |       x       |      ✓       |     ✓      |

# 文档教程
## 入门教程
### 环境要求
* Python >= 2.7
* PaddlePaddle >= 1.7.2
* 操作系统: Windows/Mac/Linux
  
### 安装命令

- 安装方法一<PIP源直接安装>：
  ```bash
  python -m pip install fleet-rec
  ```

- 安装方法二

  * 安装飞桨  **注：需要用户安装最新版本的飞桨<当前只支持Linux系统>。**

    ```bash
    python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
    ```

  * 源码安装Fleet-Rec

    ```
    git clone https://github.com/seiriosPlus/FleetRec/
    cd FleetRec
    python setup.py install
    ```

### 快速开始
#### ctr-dnn示例使用
目前框架内置了多个模型，简单的命令即可使用内置模型开始单机训练和本地1*1模拟训练

##### 单机训练
```bash
cd FleetRec

python -m fleetrec.run \
       -m fleetrec.models.rank.dnn \
       -d cpu \
       -e single 

# 使用GPU资源进行训练
python -m fleetrec.run \
       -m fleetrec.models.rank.dnn \
       -d gpu \
       -e single
```

##### 本地模拟分布式训练

```bash
cd FleetRec
# 使用CPU资源进行训练
python -m fleetrec.run \
       -m fleetrec.models.rank.dnn \
       -d cpu \
       -e local_cluster
```

##### 集群提交分布式训练<需要用户预先配置好集群环境，本提交命令不包含提交客户端>

```bash
cd FleetRec

python -m fleetrec.run \
       -m fleetrec.models.rank.dnn \
       -d cpu \
       -e cluster
```

### 常见问题FAQ

## 进阶教程
### 自定义数据集及Reader
### 模型调参
### 单机训练
### 分布式训练
### 预测部署

# 版本历史
## 版本更新
## Benchamrk

# 许可证书
本项目的发布受[Apache 2.0 license](LICENSE)许可认证。
# 如何贡献代码
## 优化PaddleRec框架
## 新增模型到PaddleRec