可以本地部署的轻量化大模型都有哪些

轻量化大模型是指那些在保持高性能的同时，占用的计算资源和存储空间较小的模型。它们通常由深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等构建，并且通过优化算法、剪枝、量化等技术实现。以下是一些可以本地部署的轻量化大模型的例子：

1. MobileNet: 这是一个著名的轻量级网络架构，它由SqueezeNet改进而来。MobileNet使用了一个被称为“shuffle block”的技术来减少参数数量，从而使得模型更轻且更快。MobileNetv2进一步减少了参数，并引入了残差连接。

2. EfficientNet: EfficientNet系列是另一个轻量化的网络架构，它通过移除不必要的层和简化卷积操作来实现。EfficientNet v3是一个较新的版本，它在保持性能的同时进一步减小了模型大小。

3. Inception: Inception系列模型通过组合多个小尺寸卷积层来提取特征，然后输出一个较大的特征图。这种方法可以减少模型的大小，同时保持或提高性能。

4. Dilated Inception: Dilated Inception是一种基于Inception的方法，它使用可膨胀卷积层来提取特征，并通过增加卷积核的数量来增强特征表示。

5. ResNet: ResNet系列模型由Szegedy等人提出，它是一种深度残差网络（Deep Residual Networks）。ResNet通过添加跳跃连接（shortcut connections）来绕过深层的反向传播路径，从而提高训练效率。

6. Xception: Xception是第一个专门针对大型数据集设计的深度神经网络模型，它采用了一种类似于ResNet的结构，但使用了更多层和更大的卷积核，以适应更大的图像尺寸。

7. VGG: VGG系列模型由AlexNet改进而来，它通过移除顶层的全连接层来减少参数数量，并使用批量归一化层来加速训练过程。

8. NASNet: NASNet（Neural Architecture Search Toolkit）是一个用于搜索最佳网络结构的库。它允许用户定义自己的网络结构，并通过自动化的方式找到最优的网络配置。

9. Tiny-BERT: BERT模型是由Google开发的，它是基于Transformer的预训练语言模型。Tiny-BERT是BERT的一个轻量化版本，它通过剪枝和量化技术来减少参数和计算需求。

10. MobileBERT: MobileBERT是BERT的一个轻量化版本，它通过移除一些层和简化设计来减少模型的大小和计算需求。

这些模型都可以通过各种深度学习框架进行本地部署，例如TensorFlow, PyTorch, Caffe等。部署时，需要根据具体的应用场景和硬件资源来选择合适的模型和优化策略。