flash_attn windows whl下載安裝教程詳情 - CUDA,Python,Windows,Python,後端開發 mb686fbcc4efbd6 博客

flash_attn目前官方只發布了Linux版本whl沒有發佈windows對應版本，但是windows上時常需要使用，因此github倉庫futureflsl/flash_attn_chinese_mirror發佈了一系列對應國內下載版本，不用擔心網速問題即可下載。版本目前彙總如下：

flash_attn-2.8.3+cu128torch2.9.0cxx11abiFALSE-cp313-cp313-win_amd64.whl
flash_attn-2.8.3+cu128torch2.9.0cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.8.3+cu128torch2.9.0cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
flash_attn-2.8.3+cu128torch2.9.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl
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flash_attn-2.8.3+cu128torch2.8.0cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
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flash_attn-2.8.3+cu128torch2.8.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl
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flash_attn-2.8.3+cu128torch2.7.0cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.8.3+cu128torch2.7.0cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
flash_attn-2.8.3+cu128torch2.7.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl
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flash_attn-2.7.1.post1+cu124torch2.5.1cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.1.post1+cu124torch2.5.1cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
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flash_attn-2.7.1.post1+cu124torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.1.post1+cu124torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp39-cp39-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.1.post1+cu124torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.1.post1+cu124torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
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flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp39-cp39-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
flash_attn-2.7.0.post2+cu124torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp39-cp39-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp38-cp38-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.4.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp39-cp39-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp38-cp38-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.2.2cxx11abiFALSE-cp39-cp39-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.2.2cxx11abiFALSE-cp38-cp38-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.2.2cxx11abiFALSE-cp312-cp312-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.2.2cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
flash_attn-2.6.3+cu123torch2.2.2cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl

這裏以flash_attn-2.8.3+cu128torch2.9.0cxx11abiFALSE-cp313-cp313-win_amd64.whl為例子，以下是詳細的安裝教程，其他版本類似：

前提條件檢查

Python版本 ：必須是Python 3.13（cp313表示Python 3.13）
CUDA版本 ：需要CUDA 12.8環境
PyTorch版本 ：需要PyTorch 2.9.0
操作系統 ：Windows 64位（win_amd64）

安裝步驟

1. 確認環境符合要求

# 檢查Python版本
python --version

# 檢查PyTorch和CUDA
python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}'); print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'CUDA版本: {torch.version.cuda}')"

2. 安裝方法

方法一：直接使用pip安裝（推薦）

# 如果有.whl文件本地路徑
pip install flash_attn-2.8.3+cu128torch2.9.0cxx11abiFALSE-cp313-cp313-win_amd64.whl

# 或者如果是從網上下載的
pip install "完整文件路徑\flash_attn-2.8.3+cu128torch2.9.0cxx11abiFALSE-cp313-cp313-win_amd64.whl"

方法二：從官方源安裝（自動選擇合適版本）

# FlashAttention v2官方安裝
pip install flash-attn --no-build-isolation

# 或者指定版本
pip install flash-attn==2.8.3

3. 驗證安裝

import torch
import flash_attn

print(f"FlashAttention版本: {flash_attn.__version__}")

# 測試簡單功能
batch_size, seq_len = 2, 1024
nheads, d = 8, 64
q = torch.randn(batch_size, seq_len, nheads, d).cuda()
k = torch.randn(batch_size, seq_len, nheads, d).cuda()
v = torch.randn(batch_size, seq_len, nheads, d).cuda()

output = flash_attn.flash_attn_func(q, k, v)
print(f"輸出形狀: {output.shape}")
print("安裝成功！")

常見問題解決

1. 如果出現版本不匹配錯誤

# 可能需要升級/降級PyTorch
pip install torch==2.9.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

2. 如果缺少依賴

# 安裝必要的依賴
pip install packaging ninja

3. 如果CUDA版本不對

檢查NVIDIA驅動是否支持CUDA 12.8
更新顯卡驅動到最新版本
確保環境變量 CUDA_PATH 指向正確的CUDA 12.8安裝路徑

4. 編譯相關問題

對於Windows用户，如果遇到編譯錯誤：

# 安裝Visual C++ Build Tools
# 從微軟官網下載安裝Visual Studio Build Tools
# 選擇"C++桌面開發"工作負載

# 或者使用預編譯的wheel文件

備選方案

如果這個特定版本安裝失敗，可以考慮：

使用兼容版本 ：

pip install flash-attn==2.7.3  # 較舊但可能更穩定

從源碼編譯 （需要開發環境）：

git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
cd flash-attention
pip install -e .

使用Docker容器 ：

FROM pytorch/pytorch:2.9.0-cuda12.8-cudnn9-runtime
RUN pip install flash-attn

注意事項

文件名解析 ：

cu128 ：CUDA 12.8
torch2.9.0 ：PyTorch 2.9.0
cxx11abiFALSE ：使用舊的C++ ABI
cp313 ：Python 3.13
win_amd64 ：Windows 64位

確保所有包版本嚴格匹配，否則可能導致運行時錯誤

如果遇到具體錯誤信息，請提供詳細信息以便進一步幫助。

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前提條件檢查

安裝步驟

1. 確認環境符合要求

2. 安裝方法

方法一：直接使用pip安裝（推薦）

方法二：從官方源安裝（自動選擇合適版本）

3. 驗證安裝

常見問題解決

1. 如果出現版本不匹配錯誤

2. 如果缺少依賴

3. 如果CUDA版本不對

4. 編譯相關問題

備選方案

注意事項

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前提條件檢查

安裝步驟

1. 確認環境符合要求

2. 安裝方法

方法一：直接使用pip安裝（推薦）

方法二：從官方源安裝（自動選擇合適版本）

3. 驗證安裝

常見問題解決

1. 如果出現版本不匹配錯誤

2. 如果缺少依賴

3. 如果CUDA版本不對

4. 編譯相關問題

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