[Excutor] Increase buffer size to prevent address corruption; add forward metadata debug tool

[littledgg]

0.背景为调试时经常需要通过观察ForwardMeta来辅助判断，所以增加了打印ForwardMeta的工具，方便观察地址，shape，设备类型等，简单更改后可以直接打出ForwardMetadata中的Tensor内容，方便调试。有效的处理了列表包含Tensor，成员变量的成员变量包含Tensor等嵌套情况，
以下为一个打印结果

为了这部分新增功能的覆盖率，增加了一个单元测试test/model_executor/test_forward_meta_str.py，同时单元测试环境中scripts/unittest_requirement.txt增加了一个依赖包partial_json_parser，原本就存在部分测试由于依赖这个包而单元测试环境中没有而失败。

1.ForwardMetadata相关的变量batch_id_per_token，cu_seqlens_q，cu_seqlens_k虽然使用了copy_固定地址，但是由于buffer分配的不够大，导致拷贝的变量shape更大时会重新分配地址，使得用copy_固定地址失去了意义，通过一开始就申请更大的Buffer来解决。

2.ForwardMetadata相关变量kv_num_blocks在prefill时是cpu tensor，在decode时为gpu tensor。在cuda层面其明确了是cpu tensor，发现原因为decode分支中设置place错误，先修改decode分支也为cpu tensor。虽然目前没有影响到程序的正确性但在python层如果对kv_num_blocks进行了一些设备类型敏感的操作会导致程序挂掉并且难以排查原因。

3.AppendAttentionMetadata中的以下相关变量

metadata.encoder_batch_ids,
metadata.encoder_tile_ids_per_batch,
metadata.encoder_num_blocks,
metadata.kv_batch_ids,
metadata.kv_tile_ids_per_batch,
metadata.kv_num_blocks,
metadata.max_len_kv,

也存在地址变动，其中一些与prefill阶段有关，为了适配将来prefill进Cudagraph，这个问题也需要解决，目前代码已实现，预计会和改动后的Cudagraph一起合并。

[paddle-bot]

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