下载:flash_attn-2.3.5+cu116torch1.13cxx11abiFalse-cp310-cp310-linux_x86_64.whl,直接点了下就行,命令行为:wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.3.5/flash_attn-2.3.5+cu116torch1.13cxx11abiFalse-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 安装:pip install flash_attn-2...
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/
Distribution:Ubuntu Version: 20.04 Install: deb(network) Steps 下载对应版本的CUDA Toolkit,安装路径一般在路径一般会在/usr/local/cuda-12 vim ~/.bashrc 在文件最后一行写:export PATH=/usr/local/cuda-12/bin:$PATH 保存(或者export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-11.7) source ~/.bashrc pip install flash...
1、Ampere, Ada, or Hopper GPUs (e.g., A100, RTX 3090, RTX 4090, H100). Support for Turing GPUs (T4, RTX 2080) is coming soon, please use FlashAttention 1.x for Turing GPUs for now. 2、Datatype fp16 and bf16 (bf16 requires Ampere, Ada, or Hopper GPUs). 3、All head dimensio...
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 ...
对于Windows用户,你可以通过安装Microsoft C++ Build Tools来解决这个问题。 下载并安装预编译的whl文件: 由于直接从pip安装flash_attn可能会因为编译问题而失败,你可以尝试下载预编译的whl文件进行安装。首先,你需要查看你的torch、cuda和python版本,然后到flash-attention的GitHub发布页面找到对应版本的whl文件。 下载后...
CUDA已经是11.4以上了，安装flash-attention库的时候报错。× python setup.py egg_info did not run ...
而安装Visual Studio 2022并不能解决cl.exe的问题。 解决轮子安装过慢和内存挤爆的问题 🚀 即使上述步骤都顺利完成,使用pip install flash_attn还是会遇到轮子安装过慢和内存挤爆的问题。最后,我在GitHub上的bdashore3/flash-attention上找到了对应的Windows安装版本,直接下载到本地,再使用pip install进行安装。希望...
hf 调某些大模型时发现需要 flash-attention 库 参考官网: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention 安装好 pytorch 以后: 复制pipinstallpackaging pipinstallninja MAX_JOBS=4pipinstallflash-attn --no-build-isolation 转载注意标注出处: 转自Cold_Chair的博客+原博客地址 ...
问题是: File "/tmp/pip-install-_a81xh_b/flash-attn_c1680cdca2584fff8c154a31f689b6de/setup.py", line 160, in raise RuntimeError( RuntimeError: FlashAttention is only supported on CUDA 11.6 and above. Note: make sure nvcc has a supported version by running nvcc -V. nvcc -V 看下如...