有好多hugging face的llm模型运行的时候都需要安装flash_attn,然而简单的pip install flash_attn并不能安装成功,其中需要解决一些其他模块的问题,在此记录一下我发现的问题: 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...
pip是Python的包管理工具,用于安装和管理Python包。接下来,打开您喜欢的命令行工具,如Terminal(在macOS或Linux上)或Command Prompt/PowerShell(在Windows上)。 输入安装命令: 在命令行中,输入以下命令: bash pip install flash-attn 这个命令会告诉pip从Python包索引(PyPI)中查找并安装名为flash-attn的包。 执行...
简单的说,ninja是一个编译加速的包,因为安装flash-attn需要编译,如果不按照ninja,编译速度会很慢,所以建议先安装ninja,再安装flash-attn python -m pip install ninja -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 坑2:网络 国内的网络环境大家知道,如果直接用pip install flash-attn会出因为要从github下载而出...
进入下载路径,pip 安装即可: pip install flash_attn-2.5.9.post1+cu122torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl 1. 如果尝试直接编译 whl 文件的话,可能遇到的问题如下: Python|pip 安装报错 error Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required 的解决方法...
即使上述步骤都顺利完成,使用pip install flash_attn还是会遇到轮子安装过慢和内存挤爆的问题。最后,我在GitHub上的bdashore3/flash-attention上找到了对应的Windows安装版本,直接下载到本地,再使用pip install进行安装。希望这些步骤能帮助到你,祝你顺利安装上flash_attn!0...
在部署llava时,有时会遇到一个常见的错误:ERROR: Could not build wheels for flash-attn, which is required to install ...。这个错误通常意味着在尝试构建flash-attn这个Python库的轮子(wheels)时出现了问题。flash-attn可能是一个llava依赖的库,因此无法构建它会导致llava无法成功安装。 问题原因 这个问题可能...
需要说明的是scl源失效了,按上面的命令找不到devtoolset,手工建一个源,然后再yum install。 [centos-sclo-sclo] name=CentOS-7 - SCLo sclo baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/7/sclo/x86_64/sclo/ # mirrorlist=http://mirrorlist.centos.org?arch=$basearch&release=7&repo=sclo-sclo ...
需要说明的是scl源失效了,按上面的命令找不到devtoolset,手工建一个源,然后再yum install。 [centos-sclo-sclo] name=CentOS-7 - SCLo sclo baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/7/sclo/x86_64/sclo/ # mirrorlist=http://mirrorlist.centos.org?arch=$basearch&release=7&repo=sclo-sclo ...
Hi, I'm on an EC2 instance and am trying to install flash-attn but keep running into an ssl error. Wondering if you know what's going on. I have openssl-1.1.1l installed. Here's the output: [ec2-user@ip-xxx-xx-xx-x ~]$ pip3.10 install fl...
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...