基础任务（完成此任务即完成闯关）
- 使用结合W4A16量化与kv cache量化的
internlm2_5-1_8b-chat模型封装本地API并与大模型进行一次对话，作业截图需包括显存占用情况与大模型回复，参考4.1 API开发(优秀学员必做)，请注意2.2.3节与4.1节应使用作业版本命令。
LMDeploy验证启动模型文件
- 资源占用情况
- 对话详情
LMDeploy API部署InternLM2.5
- 以Gradio网页形式连接API服务器
- LMDeploy Lite
设置最大kv cache缓存大小
lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat --cache-max-entry-count 0.4，相比之前减少了约4GB显存占用。
对于修改kv cache默认占用之前，所示直接启动模型的显存占用情况(23GB)：
1、在 BF16 精度下，7B模型权重占用14GB：70×10^9 parameters×2 Bytes/parameter=14GB
2、kv cache占用8GB：剩余显存24-14=10GB，kv cache默认占用80%，即10*0.8=8GB
3、其他项1GB 是故23GB=权重占用14GB+kv cache占用8GB+其它项1GB
对于修改kv cache占用之后的显存占用情况(19GB)：
1、与上述声明一致，在 BF16 精度下，7B模型权重占用14GB
2、kv cache占用4GB：剩余显存24-14=10GB，kv cache修改为占用40%，即10*0.4=4GB
3、其他项1GB是故19GB=权重占用14GB+kv cache占用4GB+其它项1GB而此刻减少的4GB显存占用就是从10GB0.8-10GB0.4=4GB，这里计算得来。
- W4A16 模型量化和部署-使用1.8B模型
- 使用Function call功能让大模型完成一次简单的"加"与"乘"函数调用，作业截图需包括大模型回复的工具调用情况，参考4.2 Function call(选做)
- API开发
- 使用Function call功能让大模型完成一次简单的"加"与"乘"函数调用
