FlashMLA项目使用教程

FlashMLA项目使用教程

FlashMLA FlashMLA: Efficient MLA decoding kernels 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlashMLA

1. 项目目录结构及介绍

FlashMLA项目是一个针对Hopper GPUs优化的高效MLA解码核。项目目录结构如下：

• benchmark/: 存放性能测试相关的代码和结果。
• csrc/: 包含项目的核心源代码。
• flash_mla/: FlashMLA模块的实现代码。
• tests/: 存放单元测试代码。
• .gitignore: 指定git忽略的文件。
• .gitmodules: 定义项目所依赖的子模块。
• LICENSE: 项目使用的MIT许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过setup.py文件进行，该文件用于安装项目所需的依赖以及项目本身。以下是启动文件的简单介绍：

# setup.py

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='FlashMLA',
    version='0.1',
    packages=find_packages(),
    # 添加项目依赖
    install_requires=[
        'torch>=2.0',  # PyTorch版本要求
        # 其他依赖...
    ]
)

使用以下命令安装项目：

python setup.py install

3. 项目的配置文件介绍

FlashMLA项目目前没有专门的配置文件。项目的配置主要通过代码中的参数进行设置。例如，在性能测试中，可以通过修改tests/test_flash_mla.py中的参数来调整测试条件。

下面是一个配置示例：

# tests/test_flash_mla.py

from flash_mla import get_mla_metadata, flash_mla_with_kvcache

# 获取MLA元数据
cache_seqlens = [8, 16, 32]  # 示例序列长度
s_q = 1024  # 示例查询长度
h_q = 256  # 示例查询隐藏层维度
h_kv = 256  # 示例键值隐藏层维度

num_splits, tile_scheduler_metadata = get_mla_metadata(cache_seqlens, s_q * h_q // h_kv, h_kv)

# 使用MLA进行解码
for i in range(num_layers):
    o_i, lse_i = flash_mla_with_kvcache(
        q_i,
        kvcache_i,
        block_table,
        cache_seqlens,
        dv,
        tile_scheduler_metadata,
        num_splits,
        causal=True,
    )

用户可以根据自己的需求调整上述参数，以适应不同的测试或使用场景。

FlashMLA FlashMLA: Efficient MLA decoding kernels 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlashMLA