diff --git a/docs/source/quick_start.rst b/docs/source/quick_start.rst
index e90edab..ad90f85 100644
--- a/docs/source/quick_start.rst
+++ b/docs/source/quick_start.rst
@@ -8,3 +8,4 @@
    quick_start/local_tutorial_u2i_vec.md
    quick_start/local_tutorial_tdm.md
    quick_start/dlc_tutorial.md
+   quick_start/dlc_odps_dataset_tutorial.md
diff --git a/docs/source/quick_start/dlc_odps_dataset_tutorial.md b/docs/source/quick_start/dlc_odps_dataset_tutorial.md
new file mode 100644
index 0000000..d92f224
--- /dev/null
+++ b/docs/source/quick_start/dlc_odps_dataset_tutorial.md
@@ -0,0 +1,147 @@
+# DLC Tutorial (MaxCompute Table）
+
+此文档提供在阿里云的PAI-DLC（分布式训练容器）中使用TorchEasyRec读取MaxCompute（MC）表进行模型训练的步骤和配置示例。
+
+## 环境准备
+
+### 创建数据集
+
+进入[PAI控制台](https://pai.console.aliyun.com/)，点击 **AI资源管理-数据集** -> **创建数据集**。选择数据存储为**阿里云文件存储(NAS)**，挂载到`/mnt/data`下。任务运行时，会从挂载路径下读取训练数据和配置文件以及写入模型检查点等。
+
+### 加载训练数据到MaxCompute
+
+1. [安装并配置MaxCompute客户端](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/maxcompute-client?spm=a2c4g.11186623.0.0.7e4e4be52z9TXQ#section-vd2-4me-7uu)
+
+1. 获取并执行脚本来创建数据表并上传数据至MaxCompute
+
+```bash
+wget https://tzrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data/quick_start/upload_data.sh
+bash upload_data.sh ${ODPS_PROJECT_NAME}
+```
+
+### 前置条件
+
+- 在[MaxCompute控制台](https://maxcompute.console.aliyun.com/)的「租户管理」->「租户属性」页面打开**开放存储(Storage API)开关**。
+- 根据需要赋予用户权限，具体参考[租户权限](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/perform-access-control-based-on-tenant-level-roles#section-mt7-tmu-f49)。
+
+```bash
+{
+    "Version": "1",
+    "Statement": [
+        {
+            "Action": "odps:Usage",
+            "Effect": "Allow",
+            "Resource": [
+                "acs:odps:*:regions/*/quotas/pay-as-you-go"
+            ]
+        }
+    ]
+}
+```
+
+## 创建DLC任务
+
+#### 配置文件
+
+配置文件以DIN为例 [multi_tower_din_taobao_dlc_mc.config](https://tzrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/config/quick_start/multi_tower_din_taobao_dlc_mc.config)
+
+### 配置任务
+
+进入[PAI控制台](https://pai.console.aliyun.com)，并选择需要使用的工作空间，点击 **模型开发与训练-分布式训练(DLC)**，点击创建任务。
+
+**节点镜像** 选择官方镜像`torcheasyrec:0.6.0-pytorch2.5.0-gpu-py311-cu121-ubuntu22.04`
+
+**数据集配置** 选择刚新建的NAS数据集
+
+**资源配置** 选择框架为PyTorch，任务资源我们以选择单机8卡V100为例（建议优先选择单机多卡机型，需要多机多卡训练时建议选择带RDMA的机型）
+
+**角色信息** 选择**PAI默认角色**
+
+**执行命令** 如下
+
+### 训练命令
+
+设置`ODPS_ENDPOINT`为对应的MaxCompute服务地址，执行训练命令：
+
+```bash
+cd /mnt/data
+wget https://tzrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/config/quick_start/multi_tower_din_taobao_dlc_mc.config
+# 安装tzrec并启动训练
+pip install tzrec==${TZREC_NIGHTLY_VERSION} -f http://tzrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/release/nightly/repo.html --trusted-host tzrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com
+ODPS_ENDPOINT=http://service.{region}.maxcompute.aliyun-inc.com/api \
+torchrun --master_addr=$MASTER_ADDR --master_port=$MASTER_PORT \
+--nnodes=$WORLD_SIZE --nproc-per-node=$NPROC_PER_NODE --node_rank=$RANK \
+-m tzrec.train_eval \
+--pipeline_config_path /mnt/data/multi_tower_din_taobao_dlc_mc.config \
+--train_input_path odps://{project_name}/tables/taobao_data_train \
+--eval_input_path odps://{project_name}/tables/taobao_data_test \
+--model_dir /mnt/data/multi_tower_din_odps_dlc
+```
+
+- `--pipeline_config_path`: 训练用的配置文件路径。
+- `--train_input_path`: 指定训练用的MaxCompute的表。
+- `--eval_input_path`: 指定评估用的MaxCompute表。
+
+MaxCompute表按如下格式设置：
+odps://{project}/tables/{table_name}/{partition}，多表按逗号分隔
+如果单表需要设置多个分区，可以用&简写，来分隔多个分区，odps://{project}/tables/{table_name}/{partition1}&{partition2}
+
+### 评估命令
+
+完成模型训练后，进行模型评估：
+
+```bash
+ODPS_ENDPOINT=http://service.{region}.maxcompute.aliyun-inc.com/api \
+torchrun --master_addr=$MASTER_ADDR --master_port=$MASTER_PORT \
+--nnodes=$WORLD_SIZE --nproc-per-node=$NPROC_PER_NODE --node_rank=$RANK \
+-m tzrec.eval \
+--pipeline_config_path /mnt/data/multi_tower_din_odps_dlc/pipeline.config \
+--eval_input_path odps://{project_name}/tables/taobao_data_test
+```
+
+- --pipeline_config_path: 评估用的配置文件
+- --checkpoint_path: 指定要评估的checkpoint, 默认评估model_dir下面最新的checkpoint
+- --eval_input_path: 指定评估用的MaxCompute表
+
+### 导出模型
+
+导出训练好的模型：
+
+```bash
+ODPS_ENDPOINT=http://service.{region}.maxcompute.aliyun-inc.com/api \
+torchrun --master_addr=$MASTER_ADDR --master_port=$MASTER_PORT \
+--nnodes=$WORLD_SIZE --nproc-per-node=$NPROC_PER_NODE --node_rank=$RANK \
+-m tzrec.export \
+--pipeline_config_path /mnt/data/multi_tower_din_odps_dlc/pipeline.config \
+--export_dir /mnt/data/multi_tower_din_odps_dlc/exported_model
+```
+
+- --pipeline_config_path: 导出用的配置文件
+- --checkpoint_path: 指定要导出的checkpoint, 默认导出model_dir下面最新的checkpoint
+- --export_dir: 导出到的模型目录
+
+### 预测
+
+使用导出的模型进行预测：
+
+```bash
+ODPS_ENDPOINT=http://service.{region}.maxcompute.aliyun-inc.com/api \
+torchrun --master_addr=$MASTER_ADDR --master_port=$MASTER_PORT \
+--nnodes=$WORLD_SIZE --nproc-per-node=$NPROC_PER_NODE --node_rank=$RANK \
+-m tzrec.predict \
+--scripted_model_path /mnt/data/multi_tower_din_odps_dlc/exported_model \
+--predict_input_path odps://{project_name}/tables/taobao_data_test \
+--predict_output_path odps://{project_name}/tables/taobao_data_test_output \
+--reserved_columns user_id,adgroup_id,clk
+```
+
+- --scripted_model_path: 要预测的导出模型
+- --predict_input_path: 指定预测用的MaxCompute表
+- --predict_output_path: 预测结果的输出MaxCompute表
+- --reserved_columns: 预测结果中要保留的输入列
+- --output_columns: 预测结果中的模型输出列
+
+## 注意事项
+
+1. 确保在MaxCompute控制台中已为相关用户授予必要的权限以访问数据表。
+1. 在训练命令中，`ODPS_ENDPOINT`环境变量需设置为对应的MaxCompute服务地址。
diff --git a/docs/source/quick_start/dlc_tutorial.md b/docs/source/quick_start/dlc_tutorial.md
index 9c81ccb..3077575 100644
--- a/docs/source/quick_start/dlc_tutorial.md
+++ b/docs/source/quick_start/dlc_tutorial.md
@@ -25,7 +25,7 @@ pip index versions tzrec -f http://tzrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/release/nig
 
 #### 配置文件
 
-配置文件以DIN为例 [multi_tower_din_taobao_local.config](https://tzrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/config/quick_start/multi_tower_din_taobao_local.config)
+配置文件以DIN为例 [multi_tower_din_taobao_dlc.config](https://tzrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/config/quick_start/multi_tower_din_taobao_dlc.config)
 
 ### 配置任务