大模型加速与性能对比阿里通义千问flash-attention加速正常运行通义千问会提示安装flash-attention以获得更快的推理速度，缺少这个包并不影响模型运行。

安装大语言模型的时候，有时候需要安装flash-attention来加速。

[email protected]:Dao-AILab/flash-attention.gitcd/flash-attentionpythonsetup.pyinstall注意这里会从出现错误提示flash-attention

  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了大模型加速库flash-attent

首先保证cuda版本为12.1，torch版本为2.1.0及以上，python版本3.10以上从此处下载最新版的whl，https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/tag/wheels，通过whl来安装bitsandbytes从此处下载最新版的whl，https://github.com/bdashore3/flas

1.flash_attn安装https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases地址github地址下载对应cuda和pytorch版本的flash-attention

版本进行推理（BF16/FP16)1.1在qwen-14b-int4也会有同样的现象2、使用309024G显卡两张3、模型加载的device是auto，device=“auto”解决方案使用多卡推理，需要开启flash-attention

Flash-Attention工程化应用实践本文主要介绍通过如何通过源码方式使用flash-attention，以实现更自由的调用。

安装flash-attention出错出错问题原因可能是因为安装的flash-attention版本为2.x，降低为1.x就可以了

这是一篇硬核的优化Transformer的工作。众所周知，Transformer模型的计算量和储存复杂度是O(N2)O(N^2)O(N2)。尽管先前有了大量的优化工作，比如LongFormer、SparseTransformer、Reformer等等，一定程度上减轻了Transformer的资源消耗，但对Transformer的性能有所折损，且扩展性不强，不能泛化到其它领域、以及复杂结构的叠加。这

【大模型】开源且可商用的大模型通义千问-7B（Qwen-7B）来了新闻通义千问-7B介绍评测表现快速使用环境要求安装相关的依赖库推荐安装flash-attention来提高你的运行效率以及降低显存占用使用

v=FThvfkXWqtEcoderepo:GitHub-HazyResearch/flash-attention:Fastandmemory-efficientexactattenti