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flash-attn安装 cuda

时间: 2025-03-26 08:33:49 浏览: 104

### 如何在支持CUDA的环境下安装flash-attn库 #### 设置环境变量为了使`flash-attn`能够识别到已安装的CUDA版本，在终端执行设置CUDA路径的命令。对于CUDA 11.7，可以使用如下指令来配置环境变量[^2]: ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.7 ``` 如果使用的CUDA版本为12.2，则应调整上述命令中的路径指向正确的CUDA位置: ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.2 ``` #### 安装必要的依赖包确保已经安装了编译所需的工具链和其他依赖项。特别是Cutlass库是必需的，可以通过Conda渠道获取并安装此依赖项[^3]: ```bash conda update --force conda conda install -c conda-forge cutlass ``` #### 下载源码并构建从GitHub仓库克隆最新的`flash-attention`项目代码至本地机器上: ```bash git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git cd flash-attention ``` 接着通过Python打包工具完成软件包的安装过程。这里推荐采用带有`--no-build-isolation`选项的方式来进行安装操作以避免潜在冲突: ```bash pip install . --no-build-isolation ``` 另外还需要单独处理一些子模块如层归一化(`layer_norm`)和旋转嵌入(`rotary`)部分, 可继续运行下面两条命令分别对其实施安装动作: ```bash pip install ./csrc/layer_norm/ pip install ./csrc/rotary/ ``` #### 验证安装情况最后确认整个流程顺利完成之后，应该能看到类似于“Successfully installed flash-attn”的消息输出表示安装无误。

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