Previus work: llama.cpp#778 Previously, the initiative to implement Flash Attention to improve inference performance in llama.cpp had already been introduced. However, it was assumed that this approach would yi
关于论文论文名:FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning 这是第二代的FlashAttention,即FlashAttention2,发表于2023年。第一代的FlashAttention发表于2022年。 Att…
普通的forward中会修改attention mask 的维度,如果需要使用flash attn 需要保证在这个forward中attention_mask不被修改,保持刚传入的二维状态 ifattention_maskisnotNone:ifbatch_size<=0:raiseValueError("batch_size has to be defined and > 0")assertbatch_size>0,"batch_size has to be defined and > 0"att...
Implementation of Flash-Attention (both forward and backward) with PyTorch, CUDA, and Triton - liangyuwang/Flash-Attention-Implementation
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_path, device_map='auto', torch_dtype="auto", attn_implementation="flash_attention_2" ) 记得点赞~ 😄 ☁️ 我的CSDN:https://blog.csdn.net/qq_21579045 ❄️ ...
上图中间部分的图描述的就是flash attention 1算法的原理。对于常规的attention计算来说,首先会把Q、K和V完整的读进HBM中,然后执行计算。flash attention 1通过将Q、K和V切块成很多小块,然后将这些小块的Q、K和V放进SRAM中执行计算,最后再写回HBM中。 上图最右侧图片展示的是通过一些算子融合技术以及flash atte...
通过选择 DataCollatorWithFlattening ，Hugging Face Trainer 的用户现在可以无缝地将序列连接成一个单一的张量，同时在 Flash Attention 2 计算过程中考虑到序列边界。这是通过 flash_attn_varlen_func 实现的，它计算每个小批量的累积序列长度 ( cu_seqlens )。同样的功能也适用于 TRL 库中的 Hugging Face SFT...
现在,在 Hugging Face 中,使用打包的指令调整示例 (无需填充) 进行训练已与 Flash Attention 2 兼容,这要归功于一个 最近的 PR 以及新的 DataCollatorWith...
现在,在 Hugging Face 中,使用打包的指令调整示例 (无需填充) 进行训练已与 Flash Attention 2 兼容,这要归功于一个最近的 PR以及新的DataCollatorWithFlattening。 最近的 PR:https://github.com/huggingface/transformers/pull/31629 DataCollatorWithFlattening:https://hf.co/docs/transformers/main/en/main_clas...
FlashAttention Memory-Efficient Attention PyTorch C++ 公式实现 (MATH) 他们可以通过这几个函数启用禁用: enable_flash_sdp(): 启用或禁用FlashAttention. enable_mem_efficient_sdp(): 启用或禁用 Memory-Efficient Attention. enable_math_sdp(): 启用或禁用 PyTorch C++ implementation. ...