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 2、Visual Studio2022生成工具 使用c++...
flash-attention 2是一个AI加速库,很多AI推理都能用它来进行加速。但是对windows平台兼容性不太好。之前尝试编译,各种环境问题导致编译不成功,最近偶然编译成功了,我估计可能是因为没使用ninja进行加速编译,导致反倒误打误撞使用了正确的环境参数设置。 该预编译文件是在python3.11下,环境有torch2.4.1+cu124的这个版本...
Is there any additional requisite besides the mentioned, to install flash-attn on Windows? Sorry, something went wrong. Panchovixreferenced this issue in oobabooga/text-generation-webuiSep 18, 2023 Add a warning about ExLlamaV2 without flash-attn ...
针对您遇到的“dll load failed while importing flash_attn_2_cuda: 找不到指定的模块”问题,我们可以按照以下步骤进行排查和解决: 1. 确认flash_attn_2_cuda模块来源 首先,需要确认flash_attn_2_cuda模块是否是某个特定库(如深度学习框架的扩展)的一部分。这通常意味着您需要安装一个特定的包或库,该库包含了...
This new release of FlashAttention-2 has been tested on several GPT-style models, mostly on A100 GPUs. If you encounter bugs, please open a GitHub Issue! Tests To run the tests: pytest tests/test_flash_attn_ck.py Citation If you use this codebase, or otherwise found our work valuable,...
想在Windows 上跑的话需要 flash-attn v2.5.2 及以上版本,且原作不保证一定能装上并跑起来。 甲天下1234 白丁 1 看flash_attn介绍,我的电脑是3070显卡,所以,2.0以上的版本装不了,让我安装1.0版本的。地址如下Release v1.0.9 · Dao-AILab/flash-attention zyckk4 童生 2 你是windows系统吧,这个fork...
flash-attn安装报错 安装flash-attn时build报错,或者即使安装成功,但却import不进来,可能是你安装的flash版本不一致!导致flash-attn安装错误。 可在下面的网页上下载对应版本的离线包再安装: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/ 报错1
HammerDB性能测试 HammerDB是一款开源的图形化据库负载测试和基准测试工具,可以测试任意操作系统上运行的多种数据库系统,目前有Windows和Linux版本。HammerDB支持自动化、多线程和可扩展的动态脚本。您可以使用HammerDB创建一个测试schema,加载数据,并针对OLTP(online 来自:帮助中心 查看更多 → NPU_Flash_Attn融合算...
(B, nh, T, T)ifself.flash:# efficient attention using Flash Attention CUDA kernelsy = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask=None, dropout_p=self.dropout, is_causal=True)else:# manual implementation of attentionatt = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0/ math.sqrt(k...
flash-attention 2是一个AI加速库,很多AI推理都能用它来进行加速。但是对windows平台兼容性不太好。之前尝试编译,各种环境问题导致编译不成功,最近偶然编译成功了,我估计可能是因为没使用ninja进行加速编译,导致反倒误打误撞使用了正确的环境参数设置。 该预编译文件是在python3.11下,环境有torch2.4.1+cu124的这个版本...