vmamba 尝试安装记录

已于 2024-11-08 11:21:32 修改
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文章标签： conda python
于 2024-11-08 11:20:13 首次发布
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版权

1、安装虚拟环境
conda create -n vmamba python==3.10
2、激活环境
conda activate vmamba
3、安装附加环境
pip install -r requirements.txt
4、确保cuda为11.7以上
5、安装selective_scan函数

下载原版，vmamba中的 selective_scan函数：

原版链接
https://github.com/MzeroMiko/VMambaicon-default.png?t=O83Ahttps://github.com/MzeroMiko/VMamba

上面这个文件夹在那个路径，就该路径执行下面的语句就行


cd kernels/selective_scan && pip install .
6、安装原版的causal_conv1d，mamba_ssm
pip install causal_conv1d mamba_ssm

tip：如果提示triton版本有问题，那么请安装低版本的triton
triton==2.1.0

青雉007
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vmamba 安装包，包括Windows和Linux，selective-scan，selective-scan-cuda-core
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安装教程参考：https://blog.youkuaiyun.com/yyywxk/article/details/140422758 下系列文章，有问题请加主页vx 注意，python，torch以及cuda版本必须要和博客里一致。 支持算力为7.0-9.0 等目前常见GPU。
selective-scan-0.0.2-cp310-cp310-win-amd64.whl.zip（包含core）
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Vmamba selective_scan 在Windows下环境安装包，直接pip install 即可：pip install selective-scan-0.0.2-cp310-cp310-win_amd64.whl； 此版本包含 selective_scan_cuda_core； 安装博客参考：https://blog.youkuaiyun.com/yyywxk/article/details/140422758 注意，python，torch以及cuda版本必须要和博客里一致。 支持算力为7.0-9.0 等目前常见GPU。
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下面分别是 CUDA 12.1 和 CUDA 11.8 两种环境的安装，由于此时 CUDA 的内核以及相关文件均安装在虚拟环境中，可以不考虑base环境里 CUDA 的版本。），但是有些问题无法解决，特此汇总。注意，即使base环境中安装的 CUDA 版本过低，也不影响 Mamba，Vim 以及 VMamba 环境的正常安装。因此，本段输出开头和结尾的报错信息毫无用处，需要重点查看中间部分的报错输出。，原因同报错3，但此时 nvidia 下已经找不到对应的包了，出现报错的位置变成了 Python。
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Vmamba selective_scan 在Linux下环境安装包，适用于cuda 12.1 ； pip install selective_scan-0.0.2-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 即可安装上； 此版本包含selective_scan_cuda_oflex和selective_scan_cuda_core； 安装博客见 https://blog.youkuaiyun.com/yyywxk/article/details/140418043 注意，python，torch以及cuda版本必须要和博客里一致。 支持算力为7.0-9.0 等目前常见GPU。
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### 关于 VMamba 的复现问题解决方案 #### 背景概述 VMamba 是一种基于 Mamba 架构的改进版本，旨在通过优化局部和全局特征提取来提升性能[^2]。然而，在实际环境中复现其功能可能会遇到一些依赖项或配置方面的问题。以下是针对 Ubuntu 22.04 LTS 和 OpenAI Triton 平台下的具体解决方案。 --- #### 配置虚拟环境 为了确保 VMamba 模型能够正常运行，建议按照以下方法设置虚拟环境： 1. **安装 Anaconda 或 Miniconda** 默认前提是你已经配置好 Linux + Anaconda 环境[^3]。如果没有，请先下载并安装最新版的 Miniconda。 ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 2. **创建 Python 虚拟环境** 创建一个新的 Conda 环境，并指定所需的 Python 版本（通常为 3.8 或更高）。 ```bash conda create -n vmamba_env python=3.9 conda activate vmamba_env ``` 3. **安装必要的依赖库** 根据官方文档或 GitHub 上的说明，安装所需的核心包。如果 `causal_conv1d` 和 `mamba_ssm` 存在安装失败的情况，则可以尝试手动编译源码或者寻找替代实现[^1]。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio triton==2.0.0 ``` --- #### 解决常见问题 1. **Causal Convolution 实现错误** 如果发现 `causal_conv1d` 函数无法正确加载，可能是因为 PyTorch 的版本不兼容。可以通过自定义卷积操作来修复此问题。 ```python import torch.nn as nn class CausalConv1d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, dilation=1): super(CausalConv1d, self).__init__() padding = (kernel_size - 1) * dilation self.conv = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, padding=padding, dilation=dilation) def forward(self, x): return self.conv(x)[..., :-self.conv.padding[0]] ``` 2. **Mamba SSM 安装失败** 对于 `mamba_ssm` 的安装问题，推荐从源代码重新构建轮子文件。假设项目托管在 GitHub 上，可以直接克隆仓库并执行如下命令： ```bash git clone https://github.com/example/mamba_ssm.git cd mamba_ssm python setup.py install ``` 3. **VSCode 测试模型连接** 使用 VSCode 进行调试前，需确认远程服务器已启用 SSH 支持，并完成扩展插件的安装。此外，还需验证 `.env` 文件中的路径是否指向正确的权重位置。 --- #### 示例代码片段 以下是一个简单的测试脚本，用于验证 VMamba 是否成功部署到目标平台： ```python import torch from models.vmamba import VMBAMBA # 假设这是你的模块名 def test_vmamba(): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = VMBAMBA().to(device) dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device) output = model(dummy_input) print(f"Output shape: {output.shape}") if __name__ == "__main__": test_vmamba() ``` --- #### 总结 上述步骤涵盖了从基础环境搭建到高级问题排查的关键环节。尽管部分组件可能存在兼容性障碍，但借助社区反馈和技术文档的支持，大多数难题都可以迎刃而解。 ---
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