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		<title>前海分享</title>
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		<description>Recent content on 前海分享</description>
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			<lastBuildDate>Sun, 19 Jul 2026 14:48:46 +0800</lastBuildDate>
		
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				<title>Mamba SSM环境配置</title>
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				<pubDate>Sun, 19 Jul 2026 14:48:46 +0800</pubDate>
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				<description>&lt;h2 id=&#34;前言&#34;&gt;前言&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;Mamba-SSM还需要安装Causal_conv&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;只能通过在GitHub上下载whl文件来进行安装。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;实际配置&#34;&gt;实际配置&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;即便下载了符合cuda和torch版本的mamba-ssm，依旧是失败。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;唯一成功的方案是如下配置：&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;&#xA;&lt;div class=&#34;code-block&#34;&gt;&#xD;&#xA;    &lt;button class=&#34;code-copy&#34; type=&#34;button&#34; hidden aria-label=&#34;Copy code to clipboard&#34;&gt;&#xD;&#xA;      &lt;span class=&#34;code-copy-label&#34; aria-hidden=&#34;true&#34;&gt;Copy&lt;/span&gt;&#xD;&#xA;    &lt;/button&gt;&#xD;&#xA;    &lt;pre tabindex=&#34;0&#34;&gt;&lt;code&gt;9527MY on Apr 3&#xD;&#xA;i solve this problem.我解决了这个问题。&#xD;&#xA;at cuda 12.4在cuda 12.4&#xD;&#xA;pytorch 2.4&#xD;&#xA;python 3.11&#xD;&#xA;iintalled that我安装了那个&#xD;&#xA;mamba_ssm-2.2.2+cu122torch2.4cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl&#xD;&#xA;causal_conv1d-1.4.0+cu122torch2.4cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl&#xD;&#xA;you can find at&#xD;&#xA;你可以在&#xD;&#xA;https://github.com/Dao-AlLab/causal-conv1d/releases/tag/v1.4.0https://github.com/state-spaces/mamba/releases/tag/v2.2.2L1&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&#xD;&#xA;  &lt;/div&gt;</description>
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				<title>Flash Attention2 快速安装</title>
				<link>https://example.org/posts/flash-attention2/</link>
				<pubDate>Sat, 18 Jul 2026 21:52:15 +0800</pubDate>
				<guid>https://example.org/posts/flash-attention2/</guid>
				<description>&lt;h2 id=&#34;前言&#34;&gt;前言&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;直接使用 &lt;code&gt;pip install flash-attn&lt;/code&gt; 经常会遇到各种各样的报错，不推荐把报错信息交给AI解决，因为它们往往会乱答给出不管用的 fix。我建议直接前往官方仓库下载适配的 wheel 文件并用其进行安装。访问官方仓库的 release 页面：&lt;a href=&#34;https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases&#34;&gt;https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases&lt;/a&gt; ，可以看到许多批不同版本的 &lt;a href=&#34;https://zhida.zhihu.com/search?content_id=268997872&amp;amp;content_type=Article&amp;amp;match_order=2&amp;amp;q=flash-attn&amp;amp;zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3ODQ1NTQ1MjgsInEiOiJmbGFzaC1hdHRuIiwiemhpZGFfc291cmNlIjoiZW50aXR5IiwiY29udGVudF9pZCI6MjY4OTk3ODcyLCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjIsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.jNTb2B4uAgwt8X24HEO0T1fvfTxV3-rPaNbu4sx5dwg&amp;amp;zhida_source=entity&#34;&gt;flash-attn&lt;/a&gt; ，再点开 Assets 就能看见该版本具体兼容的各个文件，我们需要选择一个适配的。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;一个典型的 flash-attn &lt;code&gt;.whl&lt;/code&gt; 的文件名如 &lt;code&gt;flash_attn-2.7.3+cu11torch2.6cxx11abiFALSE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl&lt;/code&gt; 记录了该 &lt;code&gt;.whl&lt;/code&gt; 文件对应的安装环境， “flash_attn-&lt;strong&gt;2.7.3&lt;/strong&gt;+cu&lt;strong&gt;11&lt;/strong&gt;torch&lt;strong&gt;2.6&lt;/strong&gt;cxx11abi&lt;strong&gt;FALSE&lt;/strong&gt;-cp&lt;strong&gt;312&lt;/strong&gt;-cp&lt;strong&gt;312&lt;/strong&gt;” 其中 &lt;strong&gt;标黑下划线&lt;/strong&gt; 的各部分是我们要着重查明的。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;确定配置&#34;&gt;确定配置&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;h3 id=&#34;1-python-版本&#34;&gt;1. Python 版本&lt;/h3&gt;&#xA;&lt;p&gt;在终端进入环境输入指令：&lt;/p&gt;&#xA;&lt;div class=&#34;code-block&#34;&gt;&#xD;&#xA;    &lt;button class=&#34;code-copy&#34; type=&#34;button&#34; hidden aria-label=&#34;Copy code to clipboard&#34;&gt;&#xD;&#xA;      &lt;span class=&#34;code-copy-label&#34; aria-hidden=&#34;true&#34;&gt;Copy&lt;/span&gt;&#xD;&#xA;    &lt;/button&gt;&#xD;&#xA;    &lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; style=&#34;color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;-webkit-text-size-adjust:none;&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-text&#34; data-lang=&#34;text&#34;&gt;&lt;span style=&#34;display:flex;&#34;&gt;&lt;span&gt;python --version&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/div&gt;&#xD;&#xA;  &lt;/div&gt;&lt;p&gt;返回如：&lt;/p&gt;&#xA;&lt;div class=&#34;code-block&#34;&gt;&#xD;&#xA;    &lt;button class=&#34;code-copy&#34; type=&#34;button&#34; hidden aria-label=&#34;Copy code to clipboard&#34;&gt;&#xD;&#xA;      &lt;span class=&#34;code-copy-label&#34; aria-hidden=&#34;true&#34;&gt;Copy&lt;/span&gt;&#xD;&#xA;    &lt;/button&gt;&#xD;&#xA;    &lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; style=&#34;color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;-webkit-text-size-adjust:none;&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-text&#34; data-lang=&#34;text&#34;&gt;&lt;span style=&#34;display:flex;&#34;&gt;&lt;span&gt;Python 3.12.9&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/div&gt;&#xD;&#xA;  &lt;/div&gt;&lt;h3 id=&#34;2-cuda-版本&#34;&gt;2. CUDA 版本&lt;/h3&gt;&#xA;&lt;p&gt;输入指令：&lt;/p&gt;&#xA;&lt;div class=&#34;code-block&#34;&gt;&#xD;&#xA;    &lt;button class=&#34;code-copy&#34; type=&#34;button&#34; hidden aria-label=&#34;Copy code to clipboard&#34;&gt;&#xD;&#xA;      &lt;span class=&#34;code-copy-label&#34; aria-hidden=&#34;true&#34;&gt;Copy&lt;/span&gt;&#xD;&#xA;    &lt;/button&gt;&#xD;&#xA;    &lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; style=&#34;color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;-webkit-text-size-adjust:none;&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-text&#34; data-lang=&#34;text&#34;&gt;&lt;span style=&#34;display:flex;&#34;&gt;&lt;span&gt;nvcc -V&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/div&gt;&#xD;&#xA;  &lt;/div&gt;&lt;p&gt;返回如：&lt;/p&gt;&#xA;&lt;div class=&#34;code-block&#34;&gt;&#xD;&#xA;    &lt;button class=&#34;code-copy&#34; type=&#34;button&#34; hidden aria-label=&#34;Copy code to clipboard&#34;&gt;&#xD;&#xA;      &lt;span class=&#34;code-copy-label&#34; aria-hidden=&#34;true&#34;&gt;Copy&lt;/span&gt;&#xD;&#xA;    &lt;/button&gt;&#xD;&#xA;    &lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; style=&#34;color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;-webkit-text-size-adjust:none;&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-text&#34; data-lang=&#34;text&#34;&gt;&lt;span style=&#34;display:flex;&#34;&gt;&lt;span&gt;nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver&#xA;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span style=&#34;display:flex;&#34;&gt;&lt;span&gt;Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation&#xA;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span style=&#34;display:flex;&#34;&gt;&lt;span&gt;Built on Wed_Sep_21_10:33:58_PDT_2022&#xA;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span style=&#34;display:flex;&#34;&gt;&lt;span&gt;Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89&#xA;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span style=&#34;display:flex;&#34;&gt;&lt;span&gt;Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/div&gt;&#xD;&#xA;  &lt;/div&gt;&lt;p&gt;这里查询的是&lt;strong&gt;系统本地&lt;/strong&gt;安装的 &lt;strong&gt;NVIDIA &lt;a href=&#34;https://zhida.zhihu.com/search?content_id=268997872&amp;amp;content_type=Article&amp;amp;match_order=1&amp;amp;q=CUDA+Toolkit&amp;amp;zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3ODQ1NTQ1MjgsInEiOiJDVURBIFRvb2xraXQiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjoyNjg5OTc4NzIsImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MSwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.QuaBnGH2aw1M07mVeb0-MgfmcyNAr0Og1LI2RTCTaKQ&amp;amp;zhida_source=entity&#34;&gt;CUDA Toolkit&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt; 版本。可以看出此处 CUDA 版本为 11.8 ，对应 cu&lt;strong&gt;11&lt;/strong&gt; ；如果 CUDA 版本为 12.x 则对应 cu&lt;strong&gt;12&lt;/strong&gt; 。&lt;/p&gt;</description>
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				<title>搜索</title>
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