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什么是PaddleRec
- 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，包含的算法模型均在百度各个业务的实际场景中得到了验证。
- PaddleRec将各个模型及其训练预测流程规范化整理，进行易用性封装，用户只需自定义yaml文件即可快速上手使用。
- PaddleRec以飞桨深度学习框架为核心，融合了大规模分布式训练框架Fleet，以及一键式推理部署框架PaddleServing，支持推荐搜索算法的工业化应用。
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PadlleRec概览
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安装
### 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
使用pip源直接安装
```shell
python -m pip install fleet-rec
```
- 安装方法二
源码编译安装
* 安装飞桨 **注：需要用户安装版本 >1.7.2 的飞桨**
```shell
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
* 源码安装Fleet-Rec
```shell
git clone https://github.com/seiriosPlus/FleetRec/
cd FleetRec
python setup.py install
```
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快速启动
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，我们以`ctr-dnn`为例介绍PaddleRec的简单使用。
单机训练
```bash
# 使用CPU进行单机训练
python -m fleetrec.run -m fleetrec.models.rank.dnn -d cpu -e single
# 使用GPU进行单机训练
python -m fleetrec.run -m fleetrec.models.rank.dnn -d gpu -e single
```
本地模拟分布式训练
```bash
# 使用CPU资源进行本地模拟分布式训练
python -m fleetrec.run -m fleetrec.models.rank.dnn -d cpu -e local_cluster
```
集群分布式训练
```bash
# 配置好 mpi/k8s/paddlecloud集群环境后
python -m fleetrec.run -m fleetrec.models.rank.dnn -d cpu -e cluster
```
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文档
### 新手教程
* [支持模型列表](#支持模型列表)
* [环境要求](#环境要求)
* [安装命令](#安装命令)
* [快速开始](#快速开始)
### 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)
* [离线预测](#预测部署)
### 关于PaddleRec性能
* [Benchamrk](#benchamrk)
### FAQ
* [常见问题FAQ](#常见问题faq)
### 设计文档
* [PaddleRec设计文档](#PaddleRec设计文档)
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社区
### 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)
### 反馈
如有意见、建议及使用中的BUG，欢迎在`GitHub Issue`提交
### 版本历史
* [版本更新](#版本更新)
### 许可证书
本项目的发布受[Apache 2.0 license](LICENSE)许可认证。