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/mi...
attn_metadata: AttentionMetadata, ) -> torch.Tensor: return self.impl.forward(query, key, value, kv_cache, attn_metadata, self._kv_scale) 这里看一下flash-attention的后端实现, 对应代码:flash_attn.py中的FlashAttentionImpl类的forward函数。 入口如下: def forward( self, query: torch.Tensor, key...
As of #12093 Flash Attention 3 is now supported in vLLM for Hopper GPUs (SM 9.0). It can also be enabled for SM 8.0 and 8.7 using VLLM_FLASH_ATTN_VERSION=3. For 8.6 and 8.9 its fully disabled since they don't have enough shared memory for the current implementation, some work ...
--bf16 \ --flash_attn \ --learning_rate 5e-6 \ --gradient_checkpointing
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): ...
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 \ ...
pip install flash-attn 3. 部署模型 首先我们需要下载需要的模型,如果不下载的话,默认的模型会从huggingface的模型库中下载。这里我们本地模型的地址是/data/nlp/models/llama3_7b_instruct。那么只需要执行以下代码。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0nohup python-mvllm.entrypoints.openai.api_server--model/data/nlp/mode...
MAX_JOBS=8 pip install flash-attn --no-build-isolation pip install vllm==0.4.0.post1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 直接安装 vLLM 会安装 CUDA 12.1 版本。 pip install vllm 1. 如果我们需要在 CUDA 11.8 的环境下安装 vLLM,可以使用以下命令,指定 vLLM 版本和 ...
--logging_steps 1 \ --eval_steps -1 \ --zero_stage 2 \ --max_epochs 1 \ --bf16 \ --flash_attn \ --learning_rate 5e-6 \ --gradient_checkpointing 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19....
微调一般用flash attn加速。您参考下llm微调文档，https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs...