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Author: wawltor

model_zoo/ernie-tiny/README.md

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 尽管 ERNIE 3.0 Tiny 已提供了效果不错的轻量级模型可以微调后直接使用，但在本项目中，微调后的模型体积是 69.0 MB，内存占用达到 115.72MB，部署至移动端还是存在一定困难。因此当模型有部署上线的需求，想要进一步压缩模型体积，降低推理时延，可使用本项目的 **端上语义理解压缩方案** 对上一步微调后的模型进行压缩。
 
-为了方便实现，[PaddleNLP 模型压缩 API](../../docs/compression.md) 已提供了以下压缩功能。
+为了方便实现，[PaddleNLP 模型压缩 API](../../docs/compression.md) 已提供了以下压缩功能，模型压缩API主要是依赖于[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)模型压缩能力，PaddleSlim是一个专注于深度学习模型压缩的工具库，提供低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和模型结构搜索等模型压缩策略，帮助开发者快速实现模型的小型化，欢迎大家使用。
 
 端上模型压缩流程如下图所示：
 
 <p align="center">
-        <img width="1000" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/26483581/211022166-0558371b-c5b2-4a7a-a019-674f0a321ccf.png" title="compression plan">
+        <img width="1000" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/16698950/212007542-b651c57a-9e4e-46c2-8724-cd7a6a20973f.png" title="compression plan">
 </p>
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