Consider using pre-built Flash Attention kernels via `kernels`
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning, performance
Direzione di ricerca
Individua l’attuale integrazione di Flash Attention nel repository e identifica dove viene configurata la relativa dipendenza di build e runtime. Confronta questo percorso con l’installazione di kernels e l’esempio get_kernel("kernels-community/flash-attn3") nell’issue. Il lavoro dovrebbe considerarsi completato quando esiste una decisione manutenibile o un’integrazione funzionante, con il comportamento sulle macchine supportate e output equivalenti verificati.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hey,
I am Sayak from the Kernels team at Hugging Face. I noticed that this project uses Flash Attention which includes a long build time. We ship pre-built binaries (which provide bit-exact outputs as the upstream) and thereby, we make it easy to use.
Using FA3 on a supported machine is as easy as:
# make sure `kernels` is installed: `pip install -U kernels`
from kernels import get_kernel
kernel_module = get_kernel("kernels-community/flash-attn3")
flash_attn_func = kernel_module.flash_attn_func
flash_attn_func(...)
Let us know if you'd be interested in this and and we'd be happy to provide a draft of how it would look in your repo.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.4k
- Fork
- 160
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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