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: Linux 系统 whl 文件下载地址...
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 ...
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flash_attn公式flash_attn公式 Flash Attention是一种注意力机制,用于自然语言处理和机器翻译任务。其公式如下: 1.计算注意力权重: \(Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T)\) 其中,\(Q\)是查询向量,\(K\)是键向量,\(V\)是值向量。 2.计算输出: \(Output = \sum_{i=1}^{n} w_i V_i\) ...
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: ...
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...
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...
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...
针对你遇到的问题“flash_attn was requested, but nvcc was not found”,我们可以从以下几个方面进行排查和解决: 确认nvcc是否已正确安装: nvcc是NVIDIA CUDA Compiler Driver,它是CUDA Toolkit的一部分。你可以通过在命令行中输入nvcc --version来检查nvcc是否已安装并可用。 如果系统返回了nvcc的版本信息,说明nvc...
flash-attention 2是一个AI加速库,很多AI推理都能用它来进行加速。但是对windows平台兼容性不太好。之前尝试编译,各种环境问题导致编译不成功,最近偶然编译成功了,我估计可能是因为没使用ninja进行加速编译,导致反倒误打误撞使用了正确的环境参数设置。 该预编译文件是在python3.11下,环境有torch2.4.1+cu124的这个版本...