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
在Ubuntu上安装flash_attn,需要遵循以下步骤,以确保系统环境和软件版本的兼容性,并正确安装所有必要的依赖包: 确认CUDA版本: flash_attn依赖于CUDA 11.6及以上版本。你可以通过运行以下命令来检查CUDA版本: bash nvcc --version 如果CUDA版本低于11.6,你需要从NVIDIA官网下载并安装合适的版本。 检查PyTorch版本: 确保你...
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 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...
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 ...
很多人在这个依赖遇到问题,github上提供的win版本只有cu123的,这又和torch不兼容。所以研究了一天,编译了cu124的版本。 系统:win10/11 python:3.11 torch:2.5.0 cuda:12.4 https://www.123865.com/s/5OovTd-V9IpA?提取码:Bxul 分享至 投诉或建议 ...
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...
cuda 12.8,torch 2.7,py311 升级了comfyui整合包的python版本,连带cuda和torch都更新了,必然要重新安装flash-attn。本来以为又是漫长的编译等待,这次发现了问题: 我一直用的是大佬们提供的comfyui整合包,以前用铁锅炖,现在用秋叶,都在整合包环境下安装过flash-attn,编译时间基本是7、8个小时。查看网上教程,说安装...
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...
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...
确保你的 CUDA 和 PyTorch 版本与flash_attn兼容。根据错误信息,你使用的是 PyTorch 1.13.1 和 CUDA 11.8。你可以检查flash_attn的文档,确保这些版本是支持的。 8. 使用Conda安装 如果你使用的是 Anaconda 或 Miniconda,可以尝试使用conda安装flash_attn: ...