安装flash_attention2的大坑

最新推荐文章于 2025-05-23 19:44:27 发布
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#自然语言处理 #人工智能 #nlp #pytorch #神经网络 #chatgpt #机器学习

问题描述

最近在搞TGI，然后就需要安装对应版本2.6.1的flash_attention，按照官网上的几大要素都是ok的，结果安装还是卡死，查了查感觉也没有很好的解释。

在这里插入图片描述

解决办法

在确定了官网说的几个要素pytorch / cuda / ninja / packaging 都装好了之后，对应版本去官网对应的下载地址 ，找到自己对应的文件 ，https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases ，下好了之后pip 安装 xxxx.whl就可以了。搞了几个小时。。

在这里插入图片描述

FlashAttention2 安装；报错 RuntimeError: FlashAttention only supports Ampere GPUs or newer.
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02-22 2147
英伟达 GPU 架构的演变中，从最先 Tesla 架构，分别经过 Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing、Ampere至发展为今天的 Hopper 架构。cuda12.0环境；这是因为FlashAttention只支持A\H系列卡；T4卡是属于Turing架构不支持。参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/629388609。
Trl SFT: llama2-7b-hf使用QLora 4bit量化后ds zero3加上flash atten v2单机多卡训练(笔记)
鲨鱼儿的博客
04-12 3019
第三 参考官方命令: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention。第一 确保 linux "外界"的 cuda版本 与 conda 虚拟环境中cuda版本一致。第二 安装好 c++ g++ ninja。
flash-attention保姆级安装教程
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flash-Attention2从安装到使用一条龙服务。是不是pip安装吃亏了，跑来搜攻略了，哈哈哈哈哈，俺也一样
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总结复盘，才能不迷失自己！
05-23 657
下载对应cuda、torch、python版本的whl文件；第二、三步和Windows 同理。出现版本号，说明安装成功。下载对应版本的whl文件。
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我们在使用大语言模型时，通常需要安装flash-attention2进行加速来提升模型的效率。
flash-attention安装教程
扶着老奶奶闯红灯
01-10 2069
例如我下载的是：flash_attn-2.7.0.post2+cu12torch2.3cxx11abiTRUE-cp310-cp310-我的操作系统是Linux，Python3.10，cuda12，torch2.3，我需要安装flash_attn-2.7.0。首先搞清楚你的python什么版本，torch什么版本，cuda什么版本，操作系统是什么。flash-attention不仅能加快速度，还可以节省显存。
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机器学习里Transformer模型大量使用flash-attention这个自注意力模块，多次安装遇到一堆问题，希望能给大家一点帮助。结合了多篇前人经验。
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因此，可以确认：在 MQA 中，除了 query 向量还保存着 8 个头，key 和 value 向量都只剩 1 个「公共头」了，这也正好印证了论文中所说的「所有 head 之间共享一份 key 和 value 的参数」所以，上面讲到计算注意力的主要瓶颈是显存访问，因此减少对HBM的读写次数，有效利用更高速的SRAM来进行计算是非常重要的，而GPU有大量的线程来执行某个操作，称为。(需要注意的是，模型训练通常会影响到算子融合的效果，因为为了后向传递计算梯度，通常需要将某些中间结果写入到HBM中)
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flash attention 2.0 安装ubuntu
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### Flash Attention 2.0 安装指南 Flash Attention 是一种优化注意力机制计算的技术，特别适用于大规模深度学习模型训练和推理。以下是针对 Ubuntu 的安装方法。 #### 系统准备 为了成功安装 Flash Attention 2.0，在开始之前需确认系统的依赖项已满足。建议的操作系统版本为 Ubuntu 18.04 或更高版本[^1]。如果当前使用的操作系统较旧，则可能需要升级到推荐的版本。 更新并升级现有的软件包： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` 此操作可以确保基础环境是最新的，从而减少潜在冲突[^2]。 #### GPU 驱动与 CUDA 工具链配置 Flash Attention 通常运行于 NVIDIA GPU 上，并利用 CUDA 提供加速功能。因此，必须先验证 GPU 和驱动程序的状态： 1. **检查 GPU 驱动状态** 使用 `nvidia-smi` 命令来查看当前 GPU 驱动是否正常工作。如果没有该命令可用，请按照官方文档说明安装最新的 NVIDIA 显卡驱动程序[^5]。 2. **安装 CUDA Toolkit** 如果尚未安装 CUDA，请访问 [NVIDIA CUDA 下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，下载适合您硬件架构的工具包版本。注意选择兼容的 CUDA 版本以匹配您的显卡驱动。 3. **验证 CUDA 安装** 执行以下命令测试 CUDA 是否正确设置： ```bash nvcc --version ``` #### Python 开发环境搭建 Flash Attention 支持通过 PyTorch 进行集成，因此需要构建一个合适的 Python 虚拟环境。 1. 创建虚拟环境 (可选 Conda 或 venv 方法)： ```bash conda create -n flash_attention python=3.9 conda activate flash_attention ``` 2. 安装必要的依赖库： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 上述命令假设使用的是带有 CUDA 11.8 支持的 PyTorch 构建版；具体版本号应依据实际需求调整。 #### 编译与安装 Flash Attention 获取源码并通过编译完成最终部署过程如下所示： 1. 克隆项目仓库至本地目录： ```bash git clone https://github.com/HazyResearch/flash-attention.git cd flash-attention ``` 2. 根据 README 文件指示执行安装脚本： ```bash pip install . ``` 这一步会自动处理所有必需组件的加载以及自定义 C++/CUDA 模块的构建任务。 #### 测试安装成果 最后可通过简单的实验案例检验整个流程是否顺利完成。例如尝试运行一些样例代码片段或者单元测试集来看看是否有错误提示出现。 --- ### 注意事项 对于某些特定场景下的问题解决办法也可以参考其他资料中的相关内容加以补充完善。比如当遇到老旧内核引发的问题时，可以考虑采用相应的补丁解决方案[^3]。
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