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
杜子不疼.28 分钟前
《Python学习之字典(一):基础操作与核心用法》
开发语言·python·学习
myzzb2 小时前
基于uiautomation的自动化流程RPA开源开发演示
运维·python·学习·算法·自动化·rpa
TLuoQiu2 小时前
小电视视频内容获取GUI工具
爬虫·python
我叫黑大帅2 小时前
【CustomTkinter】 python可以写前端?😆
后端·python
胡耀超2 小时前
DataOceanAI Dolphin(ffmpeg音频转化教程) 多语言(中国方言)语音识别系统部署与应用指南
python·深度学习·ffmpeg·音视频·语音识别·多模态·asr
java1234_小锋2 小时前
一周学会Matplotlib3 Python 数据可视化-绘制自相关图
开发语言·python·信息可视化·matplotlib·matplotlib3
HUIMU_2 小时前
DAY12&DAY13-新世纪DL(Deeplearning/深度学习)战士:破(改善神经网络)1
人工智能·深度学习
mit6.8243 小时前
[1Prompt1Story] 注意力机制增强 IPCA | 去噪神经网络 UNet | U型架构分步去噪
人工智能·深度学习·神经网络
Coovally AI模型快速验证4 小时前
YOLO、DarkNet和深度学习如何让自动驾驶看得清?
深度学习·算法·yolo·cnn·自动驾驶·transformer·无人机
Juchecar4 小时前
分析:将现代开源浏览器的JavaScript引擎更换为Python的可行性与操作
前端·javascript·python