Mamba要求CUDA>=11.6, 通过步骤3在你的虚拟环境里安装一个CUDA11.8版本比较合适。最好服务器的CUDA也是11.8版本,试过12.2的CUDA安装CUDA11.8虚拟环境仍然有问题。 casual-conv1d 安装 pip install casual-conv1d 直接pip install casual-conv1d就好,这样自动安装最新版本 mamba_ssm 安装 pip install mamba_ssm 也直接...
pip install mamba 可能会报out Connection timed out> [end of output]去github下载编译好的版本,官方只在CUDA12.2和CUDA11.8下编译,注意torch版本的匹配,如果symbol报错,说明选错了版本。 Release v1.2.0.post1 · state-spaces/mamba (github.com) 做了这么多努力很不幸还是会报错。 修改setup.py 针对老旧架构...
This command results in an exception from micromamba $ export CONDA_OVERRIDE_CUDA=11.4 $ micromamba install cuda-nvcc -c conda-forge ... > critical libmamba Failed to parse URL "@": No host part in the URL This is in a linux/amd64 docker container, with micromamba 1.5.7 mamba info ...
安装时指定版本减少搜索空间conda install python=3.7.4 安装R包时指定R的版本也会极大减小搜索空间 (R包因其数目众多,也是生物类软件依赖解析较慢的原因之一)conda install r-base=4.0.2 r-ggplot2=3.3.2 采用mamba加速软件依赖解析 [mamba采用c++重写了部分解析过程,这个提速效果是很明显的] (安装好mamba后就...
在执行命令pip install causal_conv1d和mamba_ssm出错: 解决方案: 1、使用网友配置好的Docker环境,参考:解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -> 直接使用Mamba基础环境docker镜像DockHub仓库地址:https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general代码:docker pull kom4cr...
本模块共参照了两个博客,分别是主要安装wsl2的安装换位, 以及anaconda安装, 次要安装nvidia的cudatoolkit 1. 安装wsl2 打开Windows powershell(管理员身份打开) wsl --install dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart ...
model =MambaLMHeadModel.from_pretrained(os.path.expanduser("state-spaces/mamba-2.8b"), device="cuda", dtype=torch.bfloat16) 可以看到,3b的模型有11G 然后就是测试生成内容 tokens = tokenizer("What is the meaning of life",return_tensors="pt") ...
然后就是测试生成内容 tokens = tokenizer("What is the meaning of life", return_tensors="pt") input_ids = tokens.input_ids.to(device="cuda") max_length = input_ids.shape[1] + 80 fn = lambda:model.generate(input_ids=input_ids, max_length=max_length, cg...
model = MambaLMHeadModel.from_pretrained(os.path.expanduser("state-spaces/mamba-2.8b"), device="cuda", dtype=torch.bfloat16) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 可以看到,3b的模型有11G 然后就是测试生成内容 tokens = tokenizer("What is the meaning of life", return_tensors="pt") ...
# 我们上边定义了的CUDAExtension,需要编译的源文件ext_modules=ext_modules,cmdclass={"bdist_wheel":CachedWheelsCommand,"build_ext":BuildExtension}ifext_moduleselse{"bdist_wheel":CachedWheelsCommand,},python_requires=">=3.7",install_requires=["torch","packaging","ninja","einops","triton","...