Native Sparse Attention PyTorch 使用教程

Native Sparse Attention PyTorch 使用教程

native-sparse-attention-pytorch Implementation of the sparse attention pattern proposed by the Deepseek team in their "Native Sparse Attention" paper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/native-sparse-attention-pytorch

1. 项目介绍

本项目是基于 Deepseek 团队提出的 Native Sparse Attention 纸篇的稀疏注意力模式实现。该模式旨在提供一种硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力机制，以优化深度学习模型中的计算效率。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已安装了 Python。以下为快速启动本项目的步骤：

# 克隆项目
git clone https://github.com/lucidrains/native-sparse-attention-pytorch.git

# 进入项目目录
cd native-sparse-attention-pytorch

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装项目
pip install .

# 使用示例
from native_sparse_attention_pytorch import SparseAttention
import torch

# 初始化稀疏注意力模型
attn = SparseAttention(
    dim=512,
    dim_head=64,
    heads=8,
    sliding_window_size=2,
    compress_block_size=4,
    compress_block_sliding_stride=2,
    selection_block_size=4,
    num_selected_blocks=2
)

# 生成随机输入
tokens = torch.randn(2, 31, 512)

# 应用稀疏注意力
attended = attn(tokens)

# 验证输出与输入形状一致
assert tokens.shape == attended.shape

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

以 Enwik8 语言模型为例，您可以按照以下步骤训练模型：

# 安装示例
pip install .[examples]

# 运行训练脚本
python train.py

在修改训练脚本之前，建议先运行 wandb login 以记录您的实验。

最佳实践

• 根据您的任务需求调整 SparseAttention 的参数。
• 在训练前确保您的数据集已经正确预处理。
• 利用提供的单元测试来验证模型的正确性。

4. 典型生态项目

目前，本项目尚未发布相关生态项目。但是，您可以在 GitHub 上关注本项目，以便及时获取最新信息和相关生态项目的更新。

native-sparse-attention-pytorch Implementation of the sparse attention pattern proposed by the Deepseek team in their "Native Sparse Attention" paper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/native-sparse-attention-pytorch