1.1 flash_attn_varlen_func: 1.2 flash_attn_with_kvcache 2. compute_attn_1rowblock 2.1 tensor准备 卷啊,这三的beta版本都开源了。 作为菜鸡的我,还是老老实实先把2的代码逻辑捋捋顺吧。 Q,K,V计算的时候,会调用:flash_attn_varlen_func,flash_attn_with_k
“FlashAttention:是具有IO 感知能力的、且快速的、内存高效的、精确的注意力 结论是 FlashAttention 是: 快速——论文摘录:“我们训练 BERT-large(序列长度 512)比 MLPerf 1.1 中的训练速度记录快 15%,GPT2(序列长度 1K)比 HuggingFace 和 Megatron-LM 的基线实现快 3 倍,和远程竞技场(序列长度 1K-4K)比基...
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 ...
检查flash-attn的文档,确定它支持的Python版本范围。如果您正在使用的Python版本不兼容,请尝试切换到兼容的版本,并重新执行安装命令。 3. 使用虚拟环境 使用Python虚拟环境(如venv或conda)可以避免全局环境中的权限和依赖项冲突问题。您可以创建一个新的虚拟环境,在其中安装所需的依赖项,并尝试再次构建flash-attn。 4....
flash-attn的 pypi 地址:https://pypi.org/project/flash-attn/ 直接使用 pypi 安装会安装最新版本,不一定适配本地环境,所以需要直接从 release 中选择合适的版本安装。官方包只有 Linux 系统,Windows 系统可以使用大佬编译的包: Linux 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/release...
flash attn原理 Flash Attention(闪光注意力)是一种用于神经网络模型的注意力机制,主要用于处理序列数据。它的原理是在计算注意力权重时,引入了一个可学习的参数,该参数可以控制注意力分布的稀疏性。Flash Attention的核心思想是通过增加稀疏性,使得模型只关注输入序列中的少数关键位置,从而提高计算效率和模型性能。 在...
针对你遇到的问题“flash_attn was requested, but nvcc was not found”,我们可以按照以下步骤进行排查和解决: 1. 确认 flash_attn 所需环境 flash_attn 是一个依赖于 NVIDIA CUDA 的库,因此它需要在支持 CUDA 的环境中运行。通常,这意味着你需要一个 NVIDIA GPU 以及相应的 CUDA 驱动和工具包。 2. 确认系...
INSTALL_FLASHATTN: false 试了多次,发现docker里需要torch==2.1.2 和 pip install flash-attn --no-build-isolation才能跑起来,装了后torchtext和torchvision都得换成0.16.2。上面提到的torch==2.3.0、flash-attn==2.5.8也不行,不知道第一次怎么成功的,是不是和docker里的cuda版本有关?后面试了下docker com...
解决方式:重装flash attention 卸载已有的flash-attn, 输入pip uninstall flash-attn, 然后输入y 查看自己对应的torch版本,cuda版本和python版本 查看torch版本 pip show torch 返回如下结果,可知torch版本为2.3.1 查看cuda版本 nvcc -V cuda版本为V12.5.40 ...
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