希望支持静态量化模型（AWQ/GPTQ，配合llmc）的加载与推理

[poisonwine]

Hi LightLLM 团队，
感谢你们提供高效、轻量的推理框架。希望未来可以支持以下feature

• 支持HuggingFace 上常见的 AWQ/GPTQ 静态量化模型推理（例如qwen系列的awq模型）。
• 支持你们团队 LLMC 量化模型的原生加载和推理

这两个特性对于部署是非常节省时间和友好的，再次感谢你们的工作。

[hiworldwzj]

@poisonwine 一直都想完善这个特性，分布式推理框架的稳定性需要花很多时间，后续会逐步重构权重加载部分。不过一般情况下，你可以用llmc导出量化后恢复成bf16的权重，然后走lightllm的在线权重量化，虽然加载速度可能慢些，但是精度是一样有保证的。

[poisonwine]

@hiworldwzj
理解理解，推理框架完善确实是很耗时。

不过我看了一下，框架内似乎还是留了一些支持静态量化加载的接口，比如quantizationMethod 预留了weight scale suffix/act_scale_suffix，quantcfg中也有 self.quantized_weight = True。

逻辑看起来是根据quantize config决定是否是静态量化权重，然后加载权重时根据是否是静态量化权重，走 QuantizationMethod（比如vllmw8a8）的quantize(weight)方法或者直接加载，推理时使用的是QuantizationMethod的apply方法，根据权重shape选择动态激活或者静态激活，然后由vllm kernel计算，是这么理解吧。如果是这样，好像自己稍微改改也是比较方便的。

( if len(weights) == 3:
    qweight, weight_scale, input_scale = weights
elif len(weights) == 2:
    qweight, weight_scale = weights)
x_q, x_scale, x_zp = ops.scaled_int8_quant(input_tensor, scale=input_scale, azp=None, symmetric=True)

[hiworldwzj]

@poisonwine 是这样的，不过这部分代码目前感觉写得可读性上还是差了点味道，后续还会继续重构。

[poisonwine]

@hiworldwzj 可以可以，期待下一次更新。