直接用conda创建环境安装pytorch 根据pytorchcudapython 的版本查找whl,地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases pytorch==2.5.1, cuda:12.4, python==3.12 下载后安装 pip install 基本成功了,但是之后import可能有问题,因此选择2.7.
安装 下载好对应的whl后,直接pip安装即可 pip install flatsh_atten-xxxxx-xxxxx.whl 使用 model=AutoModel.from_pretrained("model_path",torch_dtype=torch.bfloat16,attn_implementation="flash_attention_2",device_map="auto",)
复制torch.__version__ =2.5.1+cu121runningbdist_wheel Guessing wheel URL: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.5.0/flash_attn-2.5.0+cu122torch2.5cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whlerror: <urlopenerror[Errno110] Connection timed out> [endofoutput] note...
nvcc -V 4. 重新安装flash_attn 确认CUDA 版本符合要求后,重新尝试安装flash_attn: pip install flash-attn --no-build-isolation 能够将nvcc指向新版本的 CUDA,并且成功安装flash_attn。
在深度学习领域,注意力机制是提高模型性能的关键组件。然而,传统的注意力机制在长序列处理时会消耗大量内存和计算资源。为了解决这个问题,Tri Dao等人提出了FlashAttention,这是一种快速且内存高效的注意力机制。本文将介绍FlashAttention及其改进版FlashAttention-2的核心概念、安装方法和使用示例。
不久前Flash-attention 2.3.2 终于支持了 Windows,推荐直接使用大神编译好的whl安装 github.com/bdashore3/flash-attention/releases网页链接 安装环境: 0、flash-attention 2.0 暂时仅支持30系及以上显卡 1、pytorch2.1 + CUDA12.2 *需要单独安装cuda12.2,pytorch官网只有cu12.1 ...
pip 安装 flash-attention 的方法有多种,具体取决于你的操作系统和 Python 环境。 以下是几种常见的安装方法: 1. 使用国内镜像源安装 在国内网络环境下,推荐使用清华大学的 TUNA 镜像站或其他国内镜像站点来加速下载过程。 bash pip install flash-attention -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 你也...
flash-attention安装 在https:///Dao-AILab/flash-attention/releases找到对应pytorch和cuda版本进行下载whl文件,然后通过pip install xxx.whl进行安装。 黄世宇/Shiyu Huang's Personal Page:
混元模型很好用,但是安装是个大问题,很多大佬也做出了独立安装包,希望和本地的comfyui安装在一起的可以看本期教程,解决不了问题,你找我。flash-attention轮子文件下载地址:https://github.com/bdashore3/flash-attention/releaseskj节点安装地址:https://github.com/