使用kv-cache-int8量化
kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化
使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
量化脚本convert_checkpoint.py存放在TensorRT-LLM/examples路径对应的模型文件夹下，例如：llama模型对应量化脚本的路径是examples/llama/convert_checkpoint.py。
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/llama#int8-kv-cache。
python convert_checkpoint.py \ --model_dir ./llama-models/llama-7b-hf \ --output_dir ./llama-models/llama-7b-hf/int8_kv_cache/ \ --dtype float16 \ --int8_kv_cache
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。
Step2 抽取kv-cache量化系数
该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。
使用的抽取脚本由vllm社区提供：
python3 examples/fp8/extract_scales.py \ --quantized_model <QUANTIZED_MODEL_DIR> \ --tp_size <TENSOR_PARALLEL_SIZE> \ --output_dir <PATH_TO_OUTPUT_DIR>
运行后在 --output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下：
注意：
1、 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
Step3 启动kv-cache-int8量化服务
在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数：
--kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。
