[Docathon][Add CN Doc No.20-22] (#6371)

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* Update docs/api/paddle/nn/quant/weight_only_linear_cn.rst

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Author: zade23

docs/api/paddle/nn/Overview_cn.rst

@@ -31,6 +31,7 @@ paddle.nn 目录下包含飞桨框架支持的神经网络层和相关函数的
 -  :ref:`损失函数 <loss_functional>`
 -  :ref:`公用方法 <common_functional>`
 -  :ref:`初始化相关 <about_initializer>`
+-  :ref:`量化压缩 <about_quantization>`
 
 
 
@@ -552,3 +553,15 @@ Embedding 相关函数
     " :ref:`paddle.nn.initializer.Uniform <cn_api_paddle_nn_initializer_Uniform>` ", "随机均匀分布初始化函数"
     " :ref:`paddle.nn.initializer.XavierNormal <cn_api_paddle_nn_initializer_XavierNormal>` ", "实现 Xavier 权重初始化方法（ Xavier weight initializer）"
     " :ref:`paddle.nn.initializer.XavierUniform <cn_api_paddle_nn_initializer_XavierUniform>` ", "实现 Xavier 权重初始化方法（ Xavier weight initializer）"
+
+.. _about_quantization:
+
+量化压缩
+:::::::::::::::::::::::
+
+.. csv-table::
+    :header: "API 名称", "API 功能"
+
+    " :ref:`paddle.nn.quant.llm_int8_linear <cn_api_paddle_nn_quant_llm_int8_linear>` ", "使用 int8 量化压缩的线性层"
+    " :ref:`paddle.nn.quant.weight_only_linear <cn_api_paddle_nn_quant_weight_only_linear>` ", "使用自定义的类型进行模型的量化压缩"
+    " :ref:`paddle.nn.quant.weight_quantize <cn_api_paddle_nn_quant_weight_quantize>` ", "weight_only 和 llm.int8 权重的量化函数"

docs/api/paddle/nn/quant/llm_int8_linear_cn.rst

@@ -0,0 +1,29 @@
+.. _cn_api_paddle_nn_quant_llm_int8_linear:
+
+llm_int8_linear
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.quant.llm_int8_linear(x, weight, bias=None, weight_scale=None, threshold=6.0)
+
+应用两个张量的矩阵乘法。若提供了偏置，则进行偏置加法。
+
+细节可参考论文 `LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale <https://arxiv.org/abs/2208.07339>`_ 。
+
+此方法要求 CUDA 版本不低于 11.2。
+
+参数
+::::::::::::
+    - **x** (Tensor) - 第一个输入张量，将被乘以，数据类型为 float16 或 bfloat16。
+    - **weight** (Tensor) - 第二个输入张量，将被乘以。其秩必须为 2。
+    - **bias** (Tensor|None) - 输入的偏置张量。如果为 None，则不执行偏置加法。否则，偏置将被加到矩阵乘法结果上。
+    - **weight_scale** (Tensor|None) - 提供给权重的输入比例张量，用于反量化。其秩必须为 1。
+    - **threshold** (float) - 激活中离群值的最小值，离群值的通道将应用与 x.dtype 的乘法。
+
+返回
+::::::::::::
+    - ``Tensor``：输出张量，其数据类型与 x 相同。
+
+代码示例：
+::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.nn.quant.llm_int8_linear

docs/api/paddle/nn/quant/weight_only_linear_cn.rst

@@ -0,0 +1,28 @@
+.. _cn_api_paddle_nn_quant_weight_only_linear:
+
+weight_only_linear
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.quant.weight_only_linear(x, weight, bias=None, weight_scale=None, weight_dtype='int8', arch=None)
+
+应用两个张量的矩阵乘法。若提供了偏置，则进行偏置加法。
+
+此方法要求 CUDA 版本不低于 11.2。
+
+参数
+::::::::::::
+    - **x** (Tensor) - 第一个输入张量，将被乘以，数据类型为 float16 或 bfloat16。
+    - **weight** (Tensor) - 第二个输入张量，将被乘以。其秩必须为 2。
+    - **bias** (Tensor|None) - 输入的偏置张量。如果为 None，则不执行偏置加法。否则，偏置将被加到矩阵乘法结果上。
+    - **weight_scale** (Tensor|None) - 提供给权重的输入比例张量，用于反量化。其秩必须为 1。
+    - **weight_dtype** (str) - 权重张量的数据类型，必须是 'int8', 'int4' 之一，默认为 'int8'。
+    - **arch** (int) - 针对目标设备的计算架构。例如，A100 为 80，v100 为 70，如果您没有指定架构，我们将从您的设备获取架构，默认为 None。
+
+返回
+::::::::::::
+    - ``Tensor``：输出张量，其数据类型与 x 相同。
+
+代码示例：
+::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.nn.quant.weight_only_linear

docs/api/paddle/nn/quant/weight_quantize_cn.rst

@@ -0,0 +1,23 @@
+.. _cn_api_paddle_nn_quant_weight_quantize:
+
+weight_quantize
+-------------------------------
+.. py:function:: paddle.nn.quant.weight_quantize(x, algo='weight_only_int8', arch=None)
+
+weight_only 和 llm.int8 权重的量化函数。
+
+参数
+::::::::::::
+    - **x** (Tensor) - 待量化的输入张量，数据类型为 float16 或 bfloat16。
+    - **algo** (str) - 应用于 x 的算法，必须是 '`weight_only_int8`'、'`weight_only_int4`' 和 '`llm.int8`' 中的一个，默认为 '`weight_only_int8`'。
+    - **arch** (int) - 针对目标设备的计算架构。例如，A100 为 80，v100 为 70，如果您没有指定架构，我们将从您的设备获取架构，默认为 None。
+
+返回
+::::::::::::
+    - **out** (Tensor) - 量化结果的张量，数据类型为 int8，形状为 x 的转置。
+    - **scale** (Tensor) - 每个通道的比例张量，数据类型为 float32。
+
+代码示例：
+::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.nn.quant.weight_quantize