Add model compression API

[LiuChiachi]

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Description

Update compression API

Done：

• 根据paddleslim更新，更新了API接口(TODO：试验adaground是否优于round)
• 避免patch的冲突，避免import了paddleslim中的nlp_utils.py文件，并且把改文件内容搬至 PaddleNLP，增加ofa_utils.py文件
• compress API 移至 Library
• 增加了CompressionArguments，用户可以直接通过--的形式传参，或者用Yaml文件传，不需要区分training和compression，直接把要传的参数传进去即可。
• 目前支持dynabert+ptq，dynabert，ptq，三种策略，默认第一个。

TODO：

• [ ] 通用性1：electra等还不支持，需要单测的测试（动转静不支持的模型没法使用压缩API（涉及动转静），不支持的列表：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/issues/2793）；
• [ ] 通用性2:是否对任何class和forward都可以支持
• [ ] 压缩API 文档修改
• [ ] 更新eval.py脚本和backend，以提供示例，帮助开发者快速搭建预测脚本

Usage: 如果使用conf.yaml，需要把

    strategy:  "dynabert+ptq"
    algo_list: ["hist", "mse"]
    batch_num_list: [1]
    batch_size_list: [4, 8, 16]
    width_mult_list: [0.75]

配进去，也可以使用命令行的形式：

    # Supports 'dynabert+ptq', 'dynabert' and 'ptq' now.
    python compress_seq_cls.py \
    --dataset   "clue cluewsc2020"   \
    --model_name_or_path best_models/CLUEWSC2020/  \
    --output_dir ./  \
    --strategy "dynabert+ptq" \
    --algo_list "hist" "mse" \
    --width_mult_list 0.75 \
    --batch_size_list 4 8 16 \
    --batch_num_list 1 \
    --per_device_train_batch_size 32 \
    --per_device_eval_batch_size 32 \