首先,你需要查看你的torch、cuda和python版本,然后到flash-attention的GitHub发布页面找到对应版本的whl文件。 下载后,使用以下命令进行安装(注意替换<filename>为实际的whl文件名): bash pip install <filename> --no-build-isolation 例如,如果你的文件名是flash_attn-2.6.2+cu118torch2.4cxx11ab...
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 ...
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、torch2.3)为 pytorch 版本,选...
pip install --use-pep517 flash_attn 7. 检查CUDA和PyTorch版本 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...
Required-by: openrlhf flash_attn-2.7.1.post4+cu12torch2.5 this one doesn't work either I met the same problem. Linux: cuda==12.2 env: torch1.13.1+cu11.7 python==3.10 flash_attn==2.5.9.post1+cu118torch1.13cp310 How can I resolve it?
https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.5.2/flash_attn-2.5.2+cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl Despite being manual, this is more flexible since setup.py picks the wheel based on CUDA, torch version of the machine where the build happens....
文件 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail pytorch-flash_attn-demo / attention.py attention.py5.33 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 Hauk Zero提交于4个月前.add all importtorch ...
device(torch::kCUDA, 0); auto l = torch::zeros({B, nh, N}, options); auto m = torch::full({B, nh, N}, -INFINITY, options); // Calculate SRAM size needed per block const int sram_size = (3 * Bc * d * sizeof(float)) + (Bc * Br * sizeof(float)); int ...
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、torch2.3)为 pytorch 版本,选...
use_cuda_graph=use_captured_graph) class FlashInferImpl(AttentionImpl): @@ -446,6 +440,7 @@ def __init__( sliding_window: Optional[int], kv_cache_dtype: str, blocksparse_params: Optional[Dict[str, Any]] = None, logits_soft_cap: Optional[float] = None, ) -> None: self.num_hea...