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 ❄️ 我...
2、Datatype fp16 and bf16 (bf16 requires Ampere, Ada, or Hopper GPUs). 3、All head dimensions up to 256. Head dim > 192 backward requires A100/A800 or H100/H800. Head dim 256 backward now works on consumer GPUs (if there's no dropout) as of flash-attn 2.5.5. CUDA安装: 第一...
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++的桌面开发 + 适用于最新v143生成工具的ATL 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...
1.首先检查你的cuda版本,通过nvcc -V查看环境是否含有cuda以及版本是否在11.6及以上,如果没有需要自己安装,下载地址在这里:cuda-toolkit,具体的安装流程这里不再赘述了(先提前安装好gcc,否则安装cuda会失败:sudo apt install build-essential) 2. 安装完毕后检查自己的pytorch版本是否与安装的cuda版本匹配,注意不要自己...
0 «conda create 的环境不干净 (.local) »sklearn/utils/../../scikit_learn.libs/libgomp-d22c30c5.so.1.0.0: cannot allocate memory in static TLS block posted @2024-12-18 16:56Cold_Chair阅读(182) 评论(0)编辑 <2025年2月>
flash-attention 安装 hf 调某些大模型时发现需要 flash-attention 库 参考官网: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention 安装好 pytorch 以后: pip install packaging pip install ninja MAX_JOBS=4 pip install flash-attn --no-build-isolation...
RuntimeError: FlashAttention is only supported on CUDA 11 and above torch.__version__ = 2.0...
2.安装FlashAttention库:如果你还没有安装FlashAttention库,可以通过pip或其他包管理工具进行安装。 3.导入FlashAttention模块:在代码中导入FlashAttention模块,以便可以使用其中的函数和类。 4.配置FlashAttention:根据你的模型和数据,配置FlashAttention的参数。这可能包括选择适当的块大小、块数量等。 5.加载数据:将数据...
没有CUDA 12.1的对应版本 安装了 flash_attn-2.6.3+cu123torch2.4cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 但是报错 ImportError: /root/anaconda3/envs/loramoe/lib/python3.10/site-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol:...
model=create_model().to(device)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/llama-2-7b-chat-hf/")# 输入文本并进行编码 input_text="Hello, how are you?"inputs=tokenizer(input_text,return_tensors="pt").to(device)# 前向传播withtorch.no_grad():output=model(inputs['input_ids'])prin...