fix(lmdeploy): README.md

inference-speed/GPU/lmdeploy_example/README.md

@@ -39,17 +39,28 @@ lmdeploy 同样支持原始的 facebook 模型格式、支持 70B 模型分布
 
 lmdeploy 实现了 kv cache int8 量化，同样的显存可以服务更多并发用户。
 
-首先获取量化参数，结果保存到 fp16 转换好的 `workspace/triton_models/weights` 下，7B 模型也不需要 tensor parallel。 
+首先计算模型参数，结果是 pth 格式，保存到临时目录 minmax
+```shell
+mkdir minmax
+python3 -m lmdeploy.lite.apis.calibrate \
+  --model /models/llama-2-7b-chat \  # huggingface llama2 模型。也支持 llama/vicuna/internlm/baichuan 等
+  --calib_dataset 'c4' \             # 校准数据集，支持 c4, ptb, wikitext2, pileval
+  --calib_samples 128 \              # 校准集的样本数，如果显存不够，可以适当调小
+  --calib_seqlen 2048 \              # 单条的文本长度，如果显存不够，可以适当调小
+  --work_dir minmax \                # 保存 pth 格式量化统计参数和量化后权重的文件夹
+```
+
+然后用 minmax 目录里的参数，计算量化参数，保存到 fp16 转换好的 `workspace/triton_models/weights` 下
 
 ```shell
 python3 -m lmdeploy.lite.apis.kv_qparams \ 
-  --work_dir /models/llama-2-7b-chat \                 # huggingface 格式模型
+  --work_dir minmax \                                  # 上一步计算的 minmax 结果
   --turbomind_dir ./workspace/triton_models/weights \  # 结果保存目录
   --kv_sym False \                                     # 用非对称量化
   --num_tp 1                                           # tensor parallel GPU 个数
 ```
 
-然后修改推理配置，开启 kv cache int8。编辑 `workspace/triton_models/weights/config.ini` 
+修改推理配置，开启 kv cache int8。编辑 `workspace/triton_models/weights/config.ini` 
 * 把 `use_context_fmha` 改为 0，表示关闭 flashattention
 * 把 `quant_policy` 设为 4，表示打开 kv cache 量化
 
@@ -58,7 +69,7 @@ python3 -m lmdeploy.lite.apis.kv_qparams \
 python3 -m lmdeploy.turbomind.chat ./workspace
 ```
 
-[点击这里](https://github.com/InternLM/lmdeploy/blob/main/docs/zh_cn/quantization.md) 查看 kv cache int8 量化实现公式、精度和显存测试报告。
+[点击这里](https://github.com/InternLM/lmdeploy/blob/main/docs/zh_cn/kv_int8.md) 查看 kv cache int8 量化实现公式、精度和显存测试报告。
 
 ## 四、weight int4 量化
 
@@ -70,13 +81,22 @@ lmdeploy 基于 [AWQ 算法](https://arxiv.org/abs/2306.00978) 实现了 weight
 git clone https://huggingface.co/lmdeploy/llama2-chat-7b-w4
 ```
 
-对于自己的模型，可以用`auto_awq`工具来优化，假设你的 huggingface 模型保存在 `/models/llama-2-7b-chat`
+对于自己的模型，可以用`auto_awq`工具来优化
 ```shell
+# 计算量化参数
+python3 -m lmdeploy.lite.apis.calibrate \
+  --model $HF_MODEL \                # huggingface 模型位置
+  --calib_dataset 'c4' \             # 校准数据集，支持 c4, ptb, wikitext2, pileval
+  --calib_samples 128 \              # 校准集的样本数，如果显存不够，可以适当调小
+  --calib_seqlen 2048 \              # 单条的文本长度，如果显存不够，可以适当调小
+  --work_dir $WORK_DIR \             # 保存 Pytorch 格式量化统计参数和量化后权重的文件夹
+
+# 量化模型
 python3 -m lmdeploy.lite.apis.auto_awq \
-  --model /models/llama-2-7b-chat \
+  --model $HF_MODEL \                # huggingface 模型位置
   --w_bits 4 \                       # 权重量化的 bit 数
   --w_group_size 128 \               # 权重量化分组统计尺寸
-  --work_dir ./llama2-chat-7b-w4     # 保存量化参数的目录
+  --work_dir $WORK_DIR \             # 上一条命令保存参数的目录
 ```