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Flash-attn（Flash Attention），作為一種用于神經網絡模型的注意力機制，在處理序列數據時有顯著的優勢，可以提高計算效率并減少內存使用，特別是Transformer模型。它通過優化數據布局和計算流程，降低了注意力計算的內存訪問開銷，在本地部署大模型可以減輕GPU的開銷，加快推理速度。項目地址 ：https://github.com/Dao-AILab/flash-attention

然而，官方發布的版本只支持linux，沒有windows包，如果要在windows下安裝，要么使用docker,要么自己編譯，而自己編譯耗時很長，而且也會遇到各種問題。這里我使用的是Brian Dashore編譯好的whl. 下載地址：https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases

要注意選擇對應的版本，首先查看自己的cuda版本，在CMD 里輸入：nvcc --version

我的本地環境如下：

系統 windows10 ,python版本11,cuda版本12.1

下載對應的版本為：flash_attn-2.5.9.post1+cu122torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl

下載到本地后執行，pip安裝：

pip install d:\downloads\flash_attn-2.5.9.post1+cu122torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl

注意：安裝完成后，如果你以前已經安裝過PyTorch，需要重新安裝一遍，否則運行會報錯。

打開網址https://pytorch.org/get-started/locally/ 選擇對應的版本

根據pytorch.org給出的提示命令，在本地執行安裝：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

安裝完成，寫一個簡單的腳本檢驗一下。

test.py

import flash_attn
print(flash_attn.__version__)

運行結果如果正確輸出版本號，則表示安裝成功。