ElasticCTR是基于Kubernetes的企业级推荐系统解决方案，该方案融合了百度业务场景下经过不断验证打磨的CTR模型、基于飞桨框架的大规模分布式训练、工业级稀疏参数Serving组件，帮助用户在Kubernetes环境中一键完成推荐系统架构部署，快速搭建和验证CTR模型训练和预测效果，具备高性能、工业级部署、端到端体验及二次深度开发的特性。
用户只需配置数据源、样本格式即可完成一系列的训练与预测任务。
下载安装命令##CPU版本安装命令pipinstall-fhttps://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpupaddlepaddle##GPU版本安装命令pipinstall-fhttps://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpupaddlepaddle-gpu主要特点如下：
1.快速部署
ElasticCTR当前提供的方案是基于百度云的Kubernetes集群进行部署，用户可以很容易扩展到其它原生的Kubernetes环境运行ElasticCTR。
2.高性能
ElasticCTR采用PaddlePaddle提供的全异步分布式训练方式，在保证模型训练效果的前提下，近乎线性的扩展能力可以大幅度节省训练资源。在线服务方面，ElasticCTR采用PaddleServing中高吞吐、低延迟的稀疏参数预估引擎，高并发条件下是常见开源组件吞吐量的10倍以上。
3.可定制
用户可以通过统一的配置文件，修改训练中的训练方式和基本配置，包括在离线训练方式、训练过程可视化指标、HDFS上的存储配置等。除了通过修改统一配置文件进行训练任务配置外，ElasticCTR采用全开源软件栈，方便用户进行快速的二次开发和改造。底层的Kubernetes、Volcano可以轻松实现对上层任务的灵活调度策略；基于PaddlePaddle的灵活组网能力、飞桨的分布式训练引擎Fleet和远程预估服务PaddleServing，用户可以对训练模型、并行训练的模式、远程预估服务进行快速迭代；MLFlow提供的训练任务可视化能力，用户可以快速增加系统监控需要的各种指标。
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