Ubuntu24.04.1系统下VideoMamba环境配置
文章目录
- 前言
- 第一步:基本的环境创建
- 第二步:causal-conv1d和mamba_ssm库的安装
- 第三步:安装requirements.txt
前言
VideoMamba环境的配置折磨了我三天,由于Mamba对Cuda的版本有要求,因此配置环境的时候Cuda版本以及各种包的版本问题是最需要注意的,下面我来一步一步的演示如何配好VideoMamba模型的运行环境。
第一步:基本的环境创建
创建python
版本为3.10.13
的conda环境,在这里我将环境命名为videomamba
。
conda create -n videomamba python=3.10.13
激活创建的环境。
conda activate videomamba
然后安装版本为11.8
的CUDA
。
conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia
安装版本2.1.1
的pytorch
。
pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
安装版本为11.8
的cuda-nvcc
库。
conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc
第二步:causal-conv1d和mamba_ssm库的安装
大多数的教程都是直接pip安装这两个库,但是直接安装的方式基本不可能安装成功,所以采用离线安装的方式来装。
pip install causal-conv1d
pip install mamba_ssm
首先下载用于离线安装causal-conv1d
的whl
文件,下载链接: causal-conv1d
在这里我下载的是causal_conv1d-1.1.3+cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
,好像mamba环境对这个报的版本的要求不是很苛刻,只要保证包的版本高于1.1.0
就行,但是还是建议和我的版本保持一致。
然后下载用于离线安装mamba_ssm
的whl
文件,下载链接: mamba_ssm,在这里,我下载的是mamba_ssm-1.1.1+cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
。
然后安装两个whl
pip install causal_conv1d-1.1.3+cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip install mamba_ssm-1.1.1+cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
注意在这里安装的mamba_ssm的环境运行videomamba代码是会报错的,所以我们需要把videomamba代码中的mamba文件夹下的mamba_ssm文件夹替换到我们配置的python环境中,具体如下:
首先我们去anaconda3/envs/videomamba/lib/python3.10/site-packages/
找到mamba_ssm
文件夹,然后删除它
接着,我们将VideoMamba-main/mamba
下的mamba_ssm
文件复制到anaconda3/envs/videomamba/lib/python3.10/site-packages/
,这样我们的环境就配好了,其中VideoMamba-main
是videomamba的github上的项目名。
第三步:安装requirements.txt
这里两个特别需要注意的两个包:apex==0.1
和xformers==0.0.24
。
对于apex
包,我们直接使用pip安装会失败,所以也需要离线安装,下载链接: apex。
然后手动安装
python setup.py install
对于xformers==0.0.24
包,官方给的requirements.txt
文件中的版本是0.0.24
,但是安装0.0.24
的包会自动将我们安装的torch
包更新为2.2
版本的,导致配的环境出现问题,因此我们需要安装0.0.23
版本的包,这样就不会更新torch
包了。
将原始的requirements.txt
文件中的xformers==0.0.24
改为xformers==0.0.23
,然后直接安装就行了。
pip install -r requirements.txt
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