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...
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
pip install flash_attn-2.6.0+cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 3、对应版本错误安装结果 如果安装版本与环境版本不匹配,则在运行的时候会产生如下错误: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/hsiam02/dengxuerong/miniconda3/envs/rag...
本地 pytorch 版本可以通过pip show torch命令查看: 版本文件名的第三部分(例如cp311-cp311-win_amd64)为 Python 版本,选择本地 Python 版本即可。本地 Python 版本可以通过pip debug命令查看: Step 3|安装flash_attn模块 进入下载路径,pip 安装即可: pip install flash_attn-2.5.9.post1+cu122torch2.3.1cxx...
估计也没有谁会需要。放在这里纯当是自己也备份一下,以后万一需要重装也不必重新编译了。 python:3.11.6 cuda:12.6 torch:2.4.0+cu121 flash_attn:2.6.3 xformers:0.0.27.post2 https://pan.baidu.com/s/1XTWx060Ded8blUU5lsOoNw vz9f
pip install torch==2.4.1 # 假设2.4.1是支持最新flash_attn版本的torch版本 CUDA版本问题:如果flash_attn依赖于特定版本的CUDA,并且你的系统中安装的CUDA版本不兼容,也可能导致无法导入。确保你的CUDA版本满足flash_attn的要求,或者安装一个兼容的CUDA版本。 通过以上步骤,你应该能够解决“not found in your envir...
我的demo 代码如下:import torch from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig model_name = "/root/clark/DeepSeek-V2-Chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) max_memory = {i: "75GB" for i in range(8)} ...
File "/root/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/parallel/distributed.py", line 1110, in _run_ddp_forward return module_to_run(*inputs[0], **kwargs[0]) # type: ignore[index] File "/root/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in ...
发现是本地的pytorch版本对不上,lash_attn-2.5.6+cu122torch2.2cxxxx 需要torch2.2,因此直接 pipinstalltorch==2.2.0 即可解决。
使用qwen-audio-chat中,报未安装flash_attn,使得推理速度变慢。 配置:RTX3090 cuda11.7 conda虚拟环境安装qwen-audio-chat后,确定torch版本和cuda版本对应且符合要求 安装cuda-nvcc:conda install cuda-nvcc 根据flash attention 官方git指导安装packaging(pip install packaging) ...