flash-attn安装失败 安装大模型相关环境时,碰到了flash-attn无法安装的问题,看来看去,原来是系统的gcc、g++版本过低。通过以下链接升级centos默认的gcc版本到9:CentOS升级gcc到高版本(全部版本详细过程)。 yum-yinstallcentos-release-scl scl-utilsyum-yinstalldevtool
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。
如果直接通过 pip install flash_attn 安装失败,可能是因为该库在PyPI上没有预编译的二进制包,或者二进制包与你的环境不兼容。这时候,可以考虑以下几个解决方案: 手动下载wheel文件:访问flash_attn的发布页面或者相关的资源网站,下载与你的Python版本、PyTorch版本和CUDA版本相匹配的wheel文件(.whl),然后使用 pip ins...
缺少依赖项:flash-attn可能需要一些特定的系统依赖项或Python包才能成功构建。如果这些依赖项没有正确安装,构建过程就会失败。 Python版本不兼容:flash-attn可能不支持您当前使用的Python版本。有些库要求特定的Python版本,如果您的Python版本过低或过高,都可能导致构建失败。 权限问题:在某些情况下,构建过程可能需要更高的...
下载官方git rep 在根目录python setup.py install 也有可能编译失败 最好方法是在https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases找到自己环境对应的wheel 根据我的cuda117 torch2.0 python3.9.8 找到最新版的wheel 我先安装了flash_attn-2.3.2+cu117torch2.0cxx11abiTRUE-cp39-cp39-linux_x86_64.whl...
如果日志中未出现上述提示,可能是因为: - GPU架构不支持flash-attn。 - flash-attn未正确安装或加载。 4. 手动测试推理性能 为了进一步确认flash-attn是否生效,可以对比启用和禁用flash-attn时的推理性能差异。 测试步骤: 启用flash-attn: 确保flash-attn已正确安装并加载。 运行推理任务并记录耗时。 禁用flash-attn...
test_sdpa.py:14: UserWarning: Flash Attention does not support non-null attn_mask. (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/transformers/sdp_utils_cpp.h:269.) torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention( test_sdpa.py:14: UserWarning: CuDNN attention kernel not used because: (...
原因分析 由于目标主机网络连接超时,使用官方镜像源下载软件包失败。 可能导致网络连接超时的原因: 目标主机和apt源网络不通。 防火墙限制出方向的访问。 安全组出方向规则策略限制。 来自:帮助中心 查看更多 → NPU_Flash_Attn融合算子约束 NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重...
然后安装: pip install flash_attn-2.7.3+cu11torch2.1cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 最后运行还是失败: python generate.py --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --prompt "两个小男孩在草地上玩耍" (museTalk) λ localhost /paddle/www/txsb/api/Wan2.1...