保存并退出文件,然后使配置生效: source~/.bashrc# 或者source~/.zshrc 3. 验证 CUDA 版本 再次执行nvcc -V命令,确认 CUDA 版本是否已经更新为 12.4: nvcc -V 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 C...
1、首先看nvidia驱动版本,cuda驱动,torch版本,分别是cuda12.0, torch2.1版本。flash_attn也有预编译的whl包,如果版本能匹配上,就到github上下载预编译好的whl安装就行,地址是https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases 2、在没有whl包时,使用pip install的时候就会自己编译安装,此时就有大量的错误,第...
重新执行命令pip install flash-attn --no-build-isolation,能够正常安装。 重新检查.zshrc文件,发现是CUDA_HOME变量配置有问题, exportCUDA_HOME="$CUDA_HOME:/usr/local/cuda" 通过echo $CUDA_HOME命令查看变量时发现开头多了一个冒号,:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda这表示有一个空路径被追加到环境变量中...
Window 系统 whl 文件下载地址:https:///bdashore3/flash-attention/releases(非官方) Step 2|选择适合的版本并下载 在flash_attn的版本上,直接选择最新版本即可(若最新版本的flash_attn没有适合的 CUDA 版本和 pytorch 版本则应用更早的版本)。 版本文件名中的第一部分(例如cu118、cu122)为 CUDA 版本。本地 ...
cuda:11.6 pytorch:1.13 python:3.10 那么我要去flash-attn中我能下载的最新版本:2.3.5 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+cu116to...
确认系统环境和CUDA版本兼容性: 确保你的系统支持CUDA,并且已经安装了正确版本的CUDA。你可以通过运行nvcc --version来检查CUDA版本。 flash_attn_2_cuda通常依赖于特定版本的PyTorch和CUDA,请参考官方文档或GitHub仓库的README文件,确认你的PyTorch和CUDA版本与flash_attn_2_cuda兼容。 从官方渠道下载flash_attn_2_...
t.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZNK2at6Tensor7is_cudaE ## 解决"t.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZNK2at6Tensor7is_cudaE"的步骤### 总览在解决"t.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZNK2at6Tensor7is_cudaE"这个问题之前...
The previous test build with CUDA 11.8 / Python 3.12 seems to have completed successfully on cirun-openstack-cpu-xlarge (32GB RAM) with MAX_JOBS=4 at commit 5878e8b in 8h6m. See logs at https://github.com/conda-forge/flash-attn-feedstock/actions/runs/11246603140/job/31367673505 I'm no...
作者PyPI 主页有说明这个项目目前最新的 v2.x 版本要如何安装,主要来说需要你提前准备:① 拥有 NVIDIA A100 / H100 APU 或者 RTX 30 系以上 GPU ,亦或是 AMD MI200 / MI300 ,NVIDIA RTX 20 系 (比如我只有 2070) 也行但得装 v1.x 版本;② NVIDIA CUDA Toolkit v11.6 及以上 (我是 v12.6 Update...
一般如果我们直接pip install flash_attn可能会报错。这时候建议手动安装,这里主要是通过flash_attn whl文件下载地址来手动下载对应的whl文件。注意这里,我们需要去获得对应虚拟环境下的pytorch版本、cuda版本、以及python版本,选择对应的版本号进行安装。 下载页面 ...