!pip install flash_attn pytest !curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | bash !apt-get install git-lfs 然后下载模型权重 PHI_PATH="TensorRT-LLM/examples/phi" !rm -rf $PHI_PATH/7B !mkdir -p $PHI_PATH/7B && git clone https://huggingface.co/...
check_if_cuda_home_none("flash_attn") check_if_cuda_home_none(PACKAGE_NAME) # Check, if CUDA11 is installed for compute capability 8.0 cc_flag=[] ifCUDA_HOMEisnotNone: Expand All@@ -132,7 +132,7 @@ def append_nvcc_threads(nvcc_extra_args): ...
然后在模型forward过程中调用flash_attention做注意力分值计算时会按照slot_mapping指引位置将本层的kv cache存储到vllm初始化过程中分配的全零张量中,这部分是用cuda函数做的,具体在flash_attn.py 289 行左右:ops.reshape_and_cache_flash( key, value, key_cache, value_cache, attn_metadata.slot_mapping....
统计了所有层的qkv_proj计算、attn计算、mlp计算和剩余计算的平均耗时。可以看出,attn操作基本和qkv_proj耗时基本相同。MLP层耗时在attn操作的十分之一以内。把所有linear替换成量化linear后,统计耗时如下可以看出,qkv_proj耗时相比attn有大幅增加,基本在attn的10倍以上,而MLP的耗时也变成了attn的一半左右。量化后...
I actually succcessfully installed flash-attn 2.5.7 with vllm 0.4.1 and it can be detected with vllm (Using FlashAttention backend). But the performance is remaining the same (there is not any speed improvement or anything else). Same problem same problem llsj14 commented on Jun 23, 2024...
!pip install flash_attn pytest !curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | bash !apt-get install git-lfs 然后下载模型权重 PHI_PATH="TensorRT-LLM/examples/phi"!rm-rf$PHI_PATH/7B !mkdir-p$PHI_PATH/7B && gitclonehttps://huggingface.co/microsoft/Ph...
!pip install flash_attn pytest !curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | bash !apt-get install git-lfs 然后下载模型权重 PHI_PATH="TensorRT-LLM/examples/phi" !rm -rf $PHI_PATH/7B !mkdir -p $PHI_PATH/7B && git clone https://huggingface.co/...
FA_BRANCH:指定用于在ROCm’s flash-attention repo中构建 CK flash-attention 的分支。默认为 ae7928c*。* BUILD_TRITON: 指定是否构建 triton flash-attention。默认值为 1。 这些值可以在使用 --build-arg 选项运行 docker build 时传入。 要在ROCm 6.1 上为 MI200 和 MI300 系列构建 vllm,您可以使用默认...
使用FlashAttention 进行加速 pip install flash-attn 后台运行,并记录日志 nohup python-m vllm.entrypoints.openai.api_server--served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct--model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct>./logs/output.log2>&1& 系列文章: 【模型部署】vLLM 部署 Qwen2-VL 踩坑记 01 - 环境安装 ...
FLASH_ATTENTION_FORCE_BUILD=TRUE pip install flash-attn 还是在一台8卡的3090上,我们可以通过一行命令,部署TigerBot模型: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model="/hy-tmp/tigerbot-70b-chat-v4-4k"\ --tensor-parallel-size 8 \ ...