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PaddlePaddle · May 18, 2022 · a79156b · a79156b
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commit a79156b
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diff --git a/docs/guides/06_distributed_training/cluster_quick_start_ps_cn.rst b/docs/guides/06_distributed_training/cluster_quick_start_ps_cn.rst
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 因此参数服务器模式对于存储超大规模模型参数的训练场景十分友好，常被用于训练拥有海量稀疏参数的搜索推荐领域模型。
 
-本节将采用推荐领域非常经典的模型wide_and_deep为例，介绍如何使用飞桨分布式完成参数服务器训练任务，本次快速开始的完整示例代码位于 https://github.com/PaddlePaddle/FleetX/tree/develop/examples/wide_and_deep_dataset。
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-2.1 版本要求
+2.1 任务介绍
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-在编写分布式训练程序之前，用户需要确保已经安装paddlepaddle-2.0.0-rc-cpu或paddlepaddle-2.0.0-rc-gpu及以上版本的飞桨开源框架。
+本节将采用推荐领域非常经典的模型wide_and_deep为例，介绍如何使用飞桨分布式完成参数服务器训练任务，本次快速开始的完整示例代码位于 https://github.com/PaddlePaddle/FleetX/tree/develop/examples/wide_and_deep_dataset。
+在编写分布式训练程序之前，用户需要确保已经安装PaddlePaddle2.3及以上版本的飞桨开源框架。
 
 2.2 操作方法
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