mamba-ssm安装卡着不动

项目中用到Mamba的小伙伴,causal_conv1d和 mamba-ssm两个包,但是会卡在Building wheel for mamba-ssm (setup.py) :
为了探究卡在了building的哪一步,加入–verbose进行显示:

pip install mamba-ssm --no-cache-dir --verbose

发现其会从github拉取一个wheel文件。注意:无论有没有换源都会从github拉取!
此时,我们直接去github上下载轮子whl文件,然后pip 该文件即可。
解决方案
使用魔法上网直接代理终端
先使用命令获得对应的whl文件地址,单独浏览器打开下载后放到本地再从whl进行安装。
在这里插入图片描述
下载causal-conv1d:
Dao-AILabcausal-conv1d
mamba-ssm:
state-spacesmamba
我的causal-conv1d 正常安装了,所以这边以mamba-ssm为例,下载后
pip install mamba_ssm-1.1.1+cu118torch2.1cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
在这里插入图片描述

causal-conv1d文件下下载界面如下在这里插入图片描述
安装成功
在这里插入图片描述

也可以直接拉取Docker镜像

参考:直接使用Mamba基础环境docker镜像

### 安装 `mamba_ssm` 遇到 `subprocess-exited-with-error` 错误的解决方案 当尝试通过 `pip install mamba-ssm` 命令安装 `mamba_ssm` 时,可能会遇到如下错误: ``` Building wheel for mamba-ssm (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error ``` 此问题通常由多种因素引起,包括但不限于网络连接不稳定、依赖包版本冲突以及特定于操作系统的配置问题。 #### 方法一:调整 PyPI 源并确保稳定网络连接 由于部分模块在构建过程中会动态获取资源,因此建议先切换至更稳定的 PyPI 源来减少因网络波动引发的问题。可以考虑使用国内镜像站点作为临时替代方案[^4]。 ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` #### 方法二:手动指定所需依赖项及其兼容版本 有时默认安装流程未能正确解析某些库之间的相互关系,从而造成编译失败。针对此类情况,可提前单独安装关键组件,并严格限定其版本号以规避潜在矛盾。 对于 Python 版本高于等于12的情况下,如果遇到缺少 `numpy.distutils` 模块的问题,则应降低 setuptools 的版本至低于60[^3]。 ```bash pip install numpy==1.21.0 scipy==1.7.3 scikit-learn==1.0.2 pandas==1.3.5 torch torchvision torchaudio --upgrade pip install "setuptools<60" ``` #### 方法三:利用 Conda 或 Mamba 进行环境管理 考虑到纯 Pip 方式的局限性,推荐采用 Anaconda 发行版自带的包管理系统——Conda 或者更快捷的分支项目 Mamba 来创建独立的工作区,并在此基础上完成软件栈部署。 ```yaml name: ssm_env channels: - conda-forge dependencies: - python=3.9 - pytorch - torchvision - torchaudio - causal_conv1d - mamba_ssm prefix: ./envs/ssm_env ``` 保存上述 YAML 文件为 `environment.yml` 后执行命令: ```bash conda env create -f environment.yml conda activate ssm_env ``` 或者使用 Mamba 加速处理速度: ```bash mamba env create -f environment.yml mamba activate ssm_env ``` 这种方法不仅能够有效隔离不同项目的运行时需求差异,还能显著提升多平台移植性和维护便利度。
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