Flash Attention 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Flash Attention 项目的目录结构如下：

flash-attention/
├── README.md
├── setup.py
├── flash_attention/
│   ├── __init__.py
│   ├── attention.py
│   ├── utils.py
│   └── config.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_attention.py
└── examples/
    ├── example1.py
    └── example2.py

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• flash_attention/: 核心代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • attention.py: 实现 Flash Attention 算法的主要文件。
  • utils.py: 工具函数文件。
  • config.py: 配置文件。
• tests/: 测试代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • test_attention.py: 测试 Flash Attention 功能的测试文件。
• examples/: 示例代码目录。
  • example1.py: 示例代码1。
  • example2.py: 示例代码2。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 examples 目录下的示例代码文件。以下是 example1.py 的介绍：

# example1.py
from flash_attention import attention

def main():
    # 初始化配置
    config = attention.Config()
    config.sequence_length = 512
    config.batch_size = 32

    # 创建 Attention 对象
    attn = attention.FlashAttention(config)

    # 运行 Attention
    output = attn.forward(input_data)
    print(output)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件介绍

• example1.py: 示例代码，展示了如何初始化配置、创建 Attention 对象并运行 Attention 算法。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 flash_attention/config.py，以下是配置文件的介绍：

# config.py
class Config:
    def __init__(self):
        self.sequence_length = 512
        self.batch_size = 32
        self.num_heads = 8
        self.head_dim = 64
        self.dropout = 0.1

配置文件介绍

• Config: 配置类，包含以下参数：
  • sequence_length: 序列长度。
  • batch_size: 批量大小。
  • num_heads: 注意力头数。
  • head_dim: 每个注意力头的维度。
  • dropout: Dropout 比例。

通过修改这些配置参数，可以调整 Flash Attention 算法的行为。