Linux 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases Window 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases(非官方) Step 2|选择适合的版本并下载 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 pyto...
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_LEVEL=128 \ CMAKE_GENERATOR="Ninja" \ CFLAG...
Linux 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases Window 系统 whl 文件下载地址:https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases(非官方) Step 2|选择适合的版本并下载 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 pyto...
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 --来自百度网盘超级会员V6的分享...
安装pip install "flash_attn-2.6.3+cu123torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl" 一、requests 调用 1、安装依赖 pip install requests 2、实例代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # File : test_openai.py ...
https://pypi.org/project/flash-attn/#description作者PyPI 主页有说明这个项目目前最新的 v2.x 版本要如何安装,主要来说需要你提前准备:① 拥有 NVIDIA A100 / H100 APU 或者 RTX 30 系以上 GPU ,亦或是 AMD MI200 / MI300 ,NVIDIA RTX 20 系 (比如我只有 2070) 也行但得装 v1.x 版本;② NVIDIA...
flash attention1的forward计算中,对于每一个block,是将$K,V$切分到4个不同的warps(warps 是NVIDIA GPU并行计算的基本单元。一个Warp通常包含32个线程,它们同时执行相同的指令,但对不同的数据进行操作。在GPU执行指令时,通常以Warps为单位进行调度,这可以充分利用GPU的并行处理能力)上,但是将$Q$保持为对所有的warps...
https://pypi.org/project/flash-attn/#description作者PyPI 主页有说明这个项目目前最新的 v2.x 版本要如何安装,主要来说需要你提前准备:① 拥有 NVIDIA A100 / H100 APU 或者 RTX 30 系以上 GPU ,亦或是 AMD MI200 / MI300 ,NVIDIA RTX 20 系 (比如我只有 2070) 也行但得装 v1.x 版本;② NVIDIA...
https://pypi.org/project/flash-attn/#description作者PyPI 主页有说明这个项目目前最新的 v2.x 版本要如何安装,主要来说需要你提前准备:① 拥有 NVIDIA A100 / H100 APU 或者 RTX 30 系以上 GPU ,亦或是 AMD MI200 / MI300 ,NVIDIA RTX 20 系 (比如我只有 2070) 也行但得装 v1.x 版本;② NVIDIA...
确认flash_attn_2_cuda.cpython库的安装情况: 首先,确认该库是否已经正确安装在系统中。你可以使用以下命令来检查该库是否存在于你的Python环境中: bash pip show flash_attn_2_cuda 如果库未安装,你将看不到任何输出。如果库已安装,你将看到库的详细信息,包括版本、位置等。 检查Python环境是否匹配库的需求...