Soluções de compatibilidade ambiental
Para sistemas que não sejam do Ubuntu (por exemplo, CentOS/Arch), é necessária a seguinte configuração especial:
- Alternativas de dependência::
- Use o ambiente virtual conda em vez do Python do sistema:
conda create -n flashmla python=3.8 - aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
conda install cuda -c nvidiaObtendo uma versão CUDA compatível
- Use o ambiente virtual conda em vez do Python do sistema:
- Compilação do módulo do kernel::
- modificações
setup.pyacertou em cheioextra_compile_argsAdicionar-D_LINUX_COMPATIBILITYmacro (computação) - Especificar explicitamente a potência computacional:
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=9.0
- modificações
Métodos de validação
- Verifique a versão do glibc:
ldd --versionPrecisa ser ≥ 2,31 - Teste da funcionalidade básica: execução
python -c "import flash_mla; print(flash_mla.test_basic())"
Opções
Se ainda ocorrerem problemas de compatibilidade, considere:
- Use contêineres do Docker:
docker pull nvidia/cuda:12.6-base - Implantação de subsistemas Ubuntu em um ambiente Windows via WSL2
Essa resposta foi extraída do artigoFlashMLA: Otimizando kernels de decodificação MLA para GPUs Hopper (DeepSeek Open Source Week Day 1)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como instalar o FlashMLA em sistemas que não sejam do Ubuntu e evitar problemas de compatibilidade?
