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
打开终端。输入并执行source myenv/bin/activate命令来激活虚拟环境。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...
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...
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...
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 ...
`pip install -U flash-attn --no-build-isolation` flash attention库实现了GPU优化,使得Transformer模块中的自注意力计算更加快速。 我们可以使用与上述相同的命令,在HumanEval代码生成基准上评估Mixtral,它同样能成功回答这些问题。Mistral还发布了一个代码生成模型,Codestral,可以用于HumanEval和类似任务。
embedding_model._modules[module_key] = DataParallel(module) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 所需软件包 如果您遇到问题,请尝试安装 python 包,如下所示 pip uninstall -y transformer-engine pip install torch==2.2.0 pip install transformers --upgrade pip install flash-attn==2.2.0 1. 2. 3. 4....
installing-flash-attention.md Breadcrumbs til /python / installing-flash-attention.md If you ever run into instructions that tell you to do this: pip install flash-attn --no-build-isolation Do not try to do this. It is a trap. For some reason attempting to install this runs a compilation...
pip uninstall flash_attn_2_cuda pip install flash_attn_2_cuda --upgrade 如果你从非官方源(如GitHub)安装此库,请确保使用正确的安装命令和源。 检查系统的环境变量设置: 确保Python能够找到该库。这通常涉及到检查PYTHONPATH环境变量是否包含了库的安装路径。你可以通过以下命令查看当前的PYTHONPATH设置: bash...
pip install -r requirements.txt pip install -e . 很明显官方只能在linux上安装,因为flash_attn这个是linux上的whl,然后去flash-attention源码页面的release找下有没有win_amd64.whl。很遗憾这个官方都是直接提供linux上的whl,windows上官方不直接支持。因此要么从其他途径找windows上的whl要么从源码编译。我试了下...