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Mamba 环境安装:causal-conv1d和mamba-ssm报错解决办法_causal-conv1d安装失败

causal-conv1d安装失败

问题描述:

在执行命令 pip install causal_conv1d  mamba_ssm 出错:

解决方案:

1、使用网友配置好的Docker环境,参考:解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -> 直接使用Mamba基础环境docker镜像
DockHub仓库地址:https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general
代码:docker pull kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1:1.1.1

2、直接下载工程文件,再setup。具体可参考:运行Mamba项目时无法直接用pip install安装causal_conv1d和mamba_ssm_pip install causal-conv1d编译文件-CSDN博客

(笔者依然未安装成功,但是原作者以及GitHub issue 里有部分人可以安装成功)

参考步骤为:

  1. git clone https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d.git
  2. cd causal-conv1d
  3. git checkout v1.1.1 # current latest version tag
  4. CAUSAL_CONV1D_FORCE_BUILD=TRUE pip install .
  5. cd ..
  6. git clone https://github.com/state-spaces/mamba.git
  7. cd mamba
  8. git checkout v1.1.1 # current latest version tag
  9. pip install .

3、 受博文 “flash-attention踩坑:使用conda管理CUDA”启发,合理调整按照顺利,先安装CUDA,并且安装cuda-nvcc,正确的安装步骤如下:

  1. conda create -n your_env_name python=3.10.13
  2. conda activate your_env_name
  3. conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia
  4. pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  5. conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc
  6. conda install packaging
  7. pip install causal-conv1d==1.1.1
  8. pip install mamba-ssm

参考:Mamba 环境安装踩坑问题汇总及解决方法_安装 causal-conv1d-CSDN博客

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