Python|flash_attn 安装方法 Step 1|打开flash_attn的 Github 项目的 releases 页面 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: ...
坑1:安装ninja 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...
利用你的128核心进行并行编译 # 清理之前的安装 proxychains4 pip uninstall -y flash-attn # 获取 CUDA 路径 CUDA_PATH=$(dirname $(dirname $(which nvcc))) # 使用 proxychains4 安装 CUDA_HOME=$CUDA_PATH \ TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0;8.6;8.9;9.0" \ MAKEFLAGS="-j128" \ CMAKE_BUILD_PARALLEL_...
部署llava时遇到ERROR: Could not build wheels for flash-attn错误通常是由于缺少依赖项、Python版本不兼容或权限问题导致的。通过安装依赖项、使用兼容的Python版本、使用虚拟环境、使用预编译的轮子以及查看错误日志等步骤,您应该能够解决这个问题并成功部署llava。如果问题仍然存在,不要犹豫,寻求社区的帮助是一个很好...
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 ...
python import flash_attn print(flash_attn.__version__) 如果没有抛出任何异常,并且输出了版本号,则说明flash_attn模块已成功安装并可导入。 如果在安装或导入过程中遇到任何问题,可能需要检查更详细的错误信息或日志来进一步诊断问题。此外,如果flash_attn是一个内部或专有库,并且你无法从公共仓库安装它,你可能...
1. cuda-nvcc安装 /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 ...
又一次编译了flash_attn,五个小时。这次的环境是: Python 3.10.11 pytorch version: 2.4.1+cu124 通过百度网盘分享的文件:flash_attn-2.6.3-cp310-cp310-win_am... 链接:https://pan.baidu.com/s/1WZSQiPGDQZXWggc1AmxS-Q?pwd=7uw3 提取码:7uw3 ...
背景 调试网络时用到了FalshAttention,直接用的是flash_attn这个库,出现了以下异常 File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flash_attn/__init__.p...
python import flash_attn print(flash_attn.__version__) 如果没有报错,并且能够输出 flash-attn 的版本号,则说明安装成功。 通过以上步骤,我们应该能够顺利地在大语言模型训练环境中安装 flash-attn。希望这篇教程能够帮助大家解决安装过程中遇到的问题,让大家能够更加高效地进行大语言模型的训练工作。如果你在安装...