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
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...
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...
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...
self.flash = hasattr(torch.nn.functional, 'scaled_dot_product_attention') and args.flash_attn # Create causal mask to prevent attending to future tokens mask = torch.full((1, 1, args.max_seq_len, args.max_seq_len), float("-inf")) mask = torch.triu(mask, diagonal=1) # Upper tria...
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 # Author: caoxg@kxll.com # Date : 2024/8/26 imp...
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...
最后，创建虚拟环境并选择合适的Python版本（例如python3.8），然后再次尝试构建“flash-attn”的wheel文件。安装包：在激活的虚拟环境中，尝试重新安装“flash-attn”包。使用以下命令：```bash pip install flash-attn ```确保你在虚拟环境中操作，这样可以避免与系统其他部分的包发生冲突。
pythonImportsCheck = [ "flash_attn" ]; meta = with lib; { description = "Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness"; homepage = "https://github.com/Dao-AILab/flash-attention"; license = licenses.bsd3; maintainers = with maintainers; [ cfhammill ]; # The package req...