当你尝试使用 pip install flashattention-2 命令来安装 flashattention-2 时,可能会遇到一些问题,因为根据我所掌握的信息,没有一个广泛认可的名为 flashattention-2 的Python包。然而,有几个可能的情况和解决方案,我将逐一说明: 确认包名是否正确: 确保你输入的包名是正确的。根据我所了解的信息,相关的库可能是...
解决:卸载了nvidia-cublas-cu11=11.10.3.66:pip uninstall nvidia-cublas-cu11 再启就没问题了,怎么说,给个赞不过分吧~ 模型推理 什么?怎么用你还不知道,就框框下是吧,醉醉的。加载模型的时候,添加一个配置项:attn_implementation="flash_attention_2" AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_pat...
最大化matmul FLOPs:为了最大化GPU的性能,FlashAttention-2重点优化了matmul操作,因为现代GPU上的专用单元(如Tensor Cores)在这些操作上表现出色。以Nvidia A100 GPU为例,其FP16/BF16 matmul的理论吞吐量可以达到312 TFLOPs/s,而非matmul FP32的吞吐量仅为19.5 TFLOPs/s。因此,FlashAttention-2通过优化算法,尽可能...
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 /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-2.3.5+cu116torch1.13...
flash attention2 计算qkv比较吃资源,所以torch提供了计算带缩放的注意力点积函数,底层用了flash attention2,这个库底层是一个C++写的cuda程序,外面包了一层python代码,所以pytorch可以调用它,实现高效地qkv计算。 这个torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention函数底层有3种实现,可以根据需要开启某一种具体的...
用开始菜单中的 x64 Native Tools Command Prompt for VS 2022命令行,切换到对应的python venv环境下 命令:*对内存大小有自信的MAX_JOBS可以大一点 git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention cd flash-attention pip install packaging pip install wheelsetMAX_JOBS=4python setup.py install...
FlashAttention V1 在NVIDIA apex fmha基础上实现(最早的FlashAttention Alpha Realease),V2基于CUTLASS 3.0 & CUTE 重构(CUTE真是个好东西) FlashAttention目前最方便的调库途径主要有两个 pip install flash-attn,官方的库,编译时间稍长,基于CUTLASS有大量的模板,如果想进一步魔改(比如加bias或者加mask,或者稀疏化...
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 stable diffusion webui flash-attention2性能测试 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....
SageAttention 可以一行代码轻松替换掉 torch 中当前最优的 Attention 接口(scaled_dot_product_attention),实现即插即用的推理加速。 具体来说,SageAttention 的使用非常方便,使用 pip install sageattention 后, 只需要在模型的推理脚本前加入以下三行代码即可: ...
The errors are these, based on if doingpython setup.py installfrom source or doing it via pip. Compiling from source error [2/49] C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin\nvcc --generate-dependencies-with-compile --dependency-output F:\ChatIAs\oobabooga\flash-attention\...