win10下cuda12.1 +troch2.4.1+vs2022环境下编译安装flash-attn

步骤一 下载项目

先下载 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention,然后在conda环境中进入项目目录

步骤二 安装依赖项

执行以下命令,安装cutlass库,该库为编译flash-attn的必须依赖

复制代码
conda update --force conda 
conda install conda-forge::cutlass

conda下查找: https://anaconda.org/conda-forge/

步骤三 设置include目录

在flash-attention项目下,setup.py,第300行,添加 "c:/Users/Administrator/miniconda3/Library/include",这里为自己conda环境下的include目录,该命令下有conda安装的库文件,如cutlass。

具体修改效果如下

步骤四 突破vs2022与cuda版本限制

在cuda v12.1\include\crt\host_config.h下,表明不支持vs2022,强制进行编译会输出以下报错

txt 复制代码
error -- unsupported Microsoft Visual Studio version! Only the versions between 2017 and 2022 (inclusive) are supported! The nvcc flag '-allow-unsupported-compiler' can be used to override this version check; however, using an unsupported host compiler may cause compilation failure or incorrect run time execution. Use at your own risk

参考:https://blog.csdn.net/lishiyu93/article/details/114599859,修改_MSC_VER的版本范围 原先是1940,被博主修改成了2940

在C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.41.34120\include\yvals_core.h中,表明只支持cuda12.4以上的版本,将原来的代码参考 https://blog.csdn.net/weixin_55361556/article/details/141465456 ,修改为 #if __CUDACC_VER_MAJOR__ < 10 || (__CUDACC_VER_MAJOR__ == 10 && __CUDACC_VER_MINOR__ < 1)

步骤五 进行编译

执行 python setup.py build,进行编译

步骤六 生成whl文件

执行python .\setup.py bdist_wheel生成whl文件,命令行输出如下

生成的whl文件在dist目录下

博主编译好的whl文件下载地址: https://download.csdn.net/download/a486259/89839302

步骤七 安装包

执行 pip install .\flash_attn-2.6.3-cp38-cp38-win_amd64.whl 安装包

相关推荐
人工干智能8 小时前
OpenAI Assistants API 中 client.beta.threads.messages.create方法,兼谈一星*和两星**解包
python·llm
databook8 小时前
当条形图遇上极坐标:径向与圆形条形图的视觉革命
python·数据分析·数据可视化
强盛小灵通专卖员8 小时前
基于深度学习的山体滑坡检测科研辅导:从论文实验到系统落地的完整思路
人工智能·深度学习·sci·小论文·山体滑坡
Hcoco_me8 小时前
大模型面试题61:Flash Attention中online softmax(在线softmax)的实现方式
人工智能·深度学习·自然语言处理·transformer·vllm
哥布林学者8 小时前
吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第一周:循环神经网络 (七)双向 RNN 与深层 RNN
深度学习·ai
阿部多瑞 ABU8 小时前
`chenmo` —— 可编程元叙事引擎 V2.3+
linux·人工智能·python·ai写作
acanab8 小时前
VScode python插件
ide·vscode·python
极海拾贝9 小时前
GeoScene解决方案中心正式上线!
大数据·人工智能·深度学习·arcgis·信息可视化·语言模型·解决方案
知乎的哥廷根数学学派9 小时前
基于生成对抗U-Net混合架构的隧道衬砌缺陷地质雷达数据智能反演与成像方法(以模拟信号为例,Pytorch)
开发语言·人工智能·pytorch·python·深度学习·机器学习
WangYaolove13149 小时前
Python基于大数据的电影市场预测分析(源码+文档)
python·django·毕业设计·源码