dropout_p, train=True) return attn_weight @ value2. 显式控制不同的Backend SDPA...
flash_config=GPT2Config( n_layer=DEPTH, n_embd=DIM, n_head=NUM_HEADS, vocab_size=NUM_TOKENS, attn_implementation='flash_attention_2' # 启用FlashAttention2 ) print(f"HF GPT2 train with flash") hf_main(config=flash_config) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 这个简单的配置修改...
针对你提出的“flash_attn is not installed. using pytorch native attention implementation.”问题,我将按照提供的tips进行回答: 确认flash_attn库是否已安装: 你可以通过运行pip show flash_attn来检查flash_attn库是否已安装在你的环境中。如果返回了库的详细信息,则说明已安装;如果提示未找到该库,则需要安装。
我们将在 A100 上比较 Triton kernel与 FlashAttentionv2 的性能。脚本可以在这里找到(https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/benchmarks/transformer/score_mod.py)。 FlexAttention 在前向pass中达到了 FlashAttention2 性能的 90%,在后向pass中达到了 85%。FlexAttention 目前使用了一种确定性算法,该算...
(B, nh, T, T)ifself.flash:# efficient attention using Flash Attention CUDA kernelsy = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask=None, dropout_p=self.dropout, is_causal=True)else:# manual implementation of attentionatt = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0/ math.sqrt(k...
当替换flash-attention为2.0或之前版本时,应设置sparse_mode=2;当替换2.1或之后版本时,应设置sparse_mode=3。 flash_attn_varlen_func 接口参数对应表格: 表5 接口参数替换 展开 gpu参数名称 npu参数名称 说明 q q query;gpu、npu参数名一致且含义一致。 k k key;gpu、npu参数名一致且含义一致 。...
The 3.7.0 update documentation states that the PyTorch backend is optionally invoked. I now want to call the BERT model from keras_hub. How do I start Flash Attn? Hi@pass-lin- Flash attention is used to speed up the GPU by minimizing memory read/writes and accelerate Transformer training...
self.flash_attn=hasattr(torch.nn.functional, "scaled_dot_product_attention") self.q_lora_rank=model_args.q_lora_rank self.qk_rope_head_dim=model_args.qk_rope_head_dim self.kv_lora_rank=model_args.kv_lora_rank self.v_head_dim=model_args.v_head_dim ...
context_vec = attn_weights @ values returncontext_vec 这个类封装了以下步骤: 将输入投影到键、查询和值空间 计算注意力分数 缩放和归一化注意力权重 生成最终的上下文向量 关键组件说明: 在__init__中,我们将权重矩阵初始化为nn.P...
(query, key, value, attn_mask=None, dropout_p=dropout, is_causal=is_causal) y = y.transpose(1, 2).view(batch_size, -1, self.num_heads * head_dim) y = self.resid_dropout(self.c_proj(y)) return y num_heads = 8 heads_per_dim = 64 embed_dimension = num_heads * heads_per...