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...
在当前终端中使用命令export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 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:...
首先,确保你安装了与项目匹配的PyTorch和CUDA版本。如果遇到多个CUDA版本报错,建议删除其他版本,并修改CUDA_HOME环境变量(但这种方法不太管用)。 安装Visual Studio 2019 💻 安装Visual Studio 2019是非常关键的步骤。知乎上关于2015版本的做法在CUDA 12.X以上版本行不通,会报错要求C++17。而安装Visual Studio 2022并...
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 版本可以通过nvidia-smi命令查看: 版本文件名中的第二部分(例如torch2.1、torch2.2、torch2.3)为 pytorch 版本,选...
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...
/nvidia/cuda-nvcc 2. torch安装 # / # 找到对应cuda版本的torch进行安装 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url /whl/cu121 3. flash_attn安装 访问该网站,找到对应torch、python、cuda版本的flash_attn进行下载,并上传到服务器 /Dao-AILab/flash-attention/releases/ ...
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...
报错:flash_attn_2_cuda.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol,里下载相应的版本安装。
去flash attention官网下载安装包, 注意需要根据自己的torch版本,cuda版本(可以选择低于自己cuda版本的) 和python版本进行选择. 同时选择abiFALSE. 右键,复制链接, 在linux中使用wget + 链接进行whl安装包的下载: wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.6.3/flash_attn-2.6.3+cu...
优化的 CUDA kernels 其易用性体现在: 与HuggingFace 模型无缝集成(目前支持GPT2, GPTNeo, LLaMA, OPT 系列) 高吞吐量服务与各种 decoder 算法,包括并行采样、beam search 等 张量并行(TP)以支持分布式推理 流输出 兼容OpenAI 的 API 服务 该研究发现,在 vLLM 库中 LLM 服务的性能受到内存瓶颈的影响。在自回...