Python｜flash_attn 安装方法

原创 已于 2025-11-14 15:33:43 修改 · 205 阅读 · 0 ·
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#深度学习

于 2025-11-14 13:46:46 首次发布

参考内容：

https://blog.youkuaiyun.com/Changxing_J/article/details/139563269

对于flash_attn对应的cxx11abiFALSE还是cxx11abiTRUE，使用如下方式判断

import torch
print(torch._C._GLIBCXX_USE_CXX11_ABI)

下载链接：

wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.7.3/flash_attn-2.7.3+cu12torch2.6cxx11abiFALSE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl

python 安装flash attention 安装flash_attn
jacke121的专栏
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python 安装flash attention 安装flash_attn
复现openvla，安装flash_attn一直报cuda的错，如何解决？
**My Coding Family**
04-30 1152
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
python flash_attn安装
haimin0371的专栏
12-13 324
摘要 本文介绍了两种安装flash_attn库的方法。第一种是手动下载与当前环境匹配的预编译wheel文件（需匹配Python、Torch和CUDA版本），通过判断GLIBCXX_USE_CXX11_ABI值选择TRUE/FALSE版本。第二种提供了自动生成所需wheel文件名的Python脚本，该脚本会检测系统环境参数（CUDA版本、Torch版本、Python版本、ABI标志和平台信息）并生成对应的文件名，用户只需在GitHub releases页面下载对应文件即可安装。两种方法都避免了直接pip安装可
Python｜flash_attn 安装报错问题解决
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https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases（非官方）直接使用 pypi 安装会安装最新版本，不一定适配本地环境，所以需要直接从 release 中选择合适的版本安装。
python 安装flash_attn 安装测试 Flash_Attention
jacke121的专栏
02-18 2746
Window 系统 whl 文件下载地址： https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases（非官方）Linux 系统 whl 文件下载地址： https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases。
flash_attn安装
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x66ccff
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【代码】【python】flash-attn安装。
python | libtorch_cuda_cpp.so：cannot open shared object file:No such file or directory 安装flash_attn
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07-09 665
libtorch_cuda_cpp.so 缺失导致安装flash_attn失败
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文件指定的要求），以确保构建的纯净性。您的主环境中的 PyTorch (虽然已安装) 并不会自动复制到这个临时的构建环境。因为服务器可能连不上外网或者其他什么网络问题，如果出现这种情况，最好的解决方法就是自己到。（类似说没有找到cuda的，具体报错我的记录丢失了，解决方法是。这将允许构建脚本直接访问您当前虚拟环境（时，它会经历几个步骤，其中一个步骤是。中找到对应版本的whl，然后手动安装。解决这个问题最简单、最直接的方法就是。中运行构建脚本（通过。
在 Windows 上安装 flash_attn
关于软件开发技术和挖掘机技术。。。
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flash_attn-<版本>+cu<cuda>torch<torch>cxx11abiFALSE-cp<py>-cp<py>-win_amd64.whl。Windows上安装一些大模型相关的软件或者SDK时，经常碰到flash_attn安装出错的情况。选择与你的 CUDA、PyTorch、Python 版本完全匹配的文件，下载到本地，例如 D:\wheels\。提示 wheel 不兼容：重新核对 CUDA / PyTorch / Python 版本，下载对应文件。输出版本号即安装成功。
精选资源
flash-attn wheel
09-10
flash_attn-2.6.3-cp310-cp310-win_amd64,本人编译环境，windows11，python3.10.0，venv创建的虚拟环境，cuda12.1 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121...
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使用本地安装的方式解决flash_attn安装错误的问题
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如何在Python中安装 flash_attn 库
05-13
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Python中安装flash_attn库的问题。用户之前提供的引用内容提到了两种安装方法：通过whl文件安装和源码编译安装。同时，引用中还提到了依赖条件，比如CUDA版本、PyTorch版本以及GPU架构的限制。 首先，我需要确认用户的环境是否符合要求。比如，用户需要检查CUDA版本是否为11.6或以上，PyTorch是否与CUDA版本匹配，以及GPU是否是Ampere或Hopper架构（如A100、H100）。如果用户的GPU是V100，可能无法使用原生支持，但可能有其他方法？ 接下来，用户可能不熟悉如何检查这些依赖项，所以应该给出具体的命令，比如`nvcc --version`查看CUDA版本，`python -c "import torch; print(torch.__version__)"`查看PyTorch版本。同时，提醒安装ninja以加速编译，避免长时间等待。 然后，根据用户的环境推荐合适的安装方式。如果用户的环境正好有对应的whl文件，比如CUDA 11.8和PyTorch 2.2，那么直接下载whl文件安装是最快的。如果没有现成的whl文件，或者用户需要最新版本，可能需要通过源码安装，这时候需要指导用户克隆仓库、运行setup.py，并注意可能的编译问题。 另外，用户可能遇到的问题包括：CUDA版本不匹配、PyTorch版本不对、缺少ninja导致编译慢，或者GPU架构不支持。需要提前在步骤中说明这些注意事项，帮助用户避免常见陷阱。 最后，生成相关问题，比如安装失败怎么办，如何验证安装是否成功，是否支持特定GPU型号等，这样用户可以进一步解决可能遇到的问题。 总结步骤应该是：检查环境准备依赖 → 选择安装方式（whl或源码）→ 执行安装命令 → 验证安装。同时，强调注意事项，确保用户按照正确的流程操作。</think>### 逐步安装指南：Python中安装flash_attn库 #### 一、环境检查（必须满足） 1. **CUDA版本要求** - 需安装**CUDA 11.6及以上** - 检查命令： ```bash nvcc --version # 查看CUDA版本 ``` - 若未安装或版本过低，需从[NVIDIA CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)下载对应版本[^2] 2. **PyTorch与CUDA兼容性** - 确保PyTorch版本与CUDA版本匹配（如CUDA 11.8需对应PyTorch 2.2+） - 检查命令： ```bash python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` 3. **GPU架构限制** - 仅支持**Ampere/Hopper架构GPU**（如A100/H100），不支持V100等Volta架构[^2] --- #### 二、安装方法（二选一） ##### 方法1：通过预编译whl文件安装（推荐） 1. **下载whl文件** - 访问[GitHub Releases](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases) - 根据环境选择文件名，例如： ```bash wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.5.3/flash_attn-2.5.3+cu118torch2.2cxx11abiFALSE-cp39-cp39-linux_x86_64.whl ``` 2. **安装依赖** ```bash pip install ninja # 加速安装 ``` 3. **执行安装** ```bash pip install flash_attn-2.5.3+cu118torch2.2cxx11abiFALSE-cp39-cp39-linux_x86_64.whl ``` ##### 方法2：源码编译安装 1. **克隆仓库** ```bash git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git cd flash-attention ``` 2. **安装编译依赖** ```bash pip install ninja packaging ``` 3. **编译安装** ```bash python setup.py install # 可能需10-30分钟 ``` --- #### 三、验证安装 ```python import flash_attn print(flash_attn.__version__) # 输出版本号即成功 ``` #### 四、常见问题 1. **安装超时/失败** - 确保已安装ninja - 尝试添加`--no-build-isolation`参数： ```bash pip install flash-attn --no-build-isolation ``` 2. **GPU不兼容** - 检查GPU型号： ```bash nvidia-smi -L # 查看GPU型号 ``` ---
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