rdt2_5090_env for flash_attn-2.8.3+cu12torch2.9cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl

[pengguanjun]

1. 更新软件包列表并安装预备工具

在终端中执行：

sudo apt update
sudo apt install software-properties-common -y

2. 添加 deadsnakes PPA 并安装 Python 3.12

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y
sudo apt update
sudo apt install python3.12 python3.12-venv python3.12-dev -y

• python3.12-venv：用于创建虚拟环境的关键模块
• python3.12-dev：包含开发头文件，后续某些 Python 包（如通过 pip 编译的包）可能会用到

3. 验证安装

安装完成后，运行以下命令检查：

python3.12 --version

如果输出 Python 3.12.x 则表示安装成功。

4. 安装编译工具和依赖库

ur-rtde 是一个与 Universal Robots 进行通信的库，它包含需要编译的 C++ 扩展。要成功安装它，你的系统必须安装必要的编译工具链。

sudo apt update
sudo apt install -y cmake build-essential

安装 Boost 开发库（包含头文件和动态链接库），ur-rtde==1.5.6 需要：

sudo apt install libboost-all-dev

5. 创建和激活虚拟环境

python3 -m venv rdt2_5090_env
source ~/pgj/RDT2_5090/rdt2/rdt2_5090_env/bin/activate  # 激活环境

6. 设置 CUDA 环境变量

export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8

7. 验证 CUDA 安装

检查 nvcc 版本：

nvcc --version

输出末尾应显示 "release 12.8, ..."

8. 安装 PyTorch 和 Flash Attention

从 PyTorch 官网 获取安装命令：

pip3 install torch torchvision

在 Python 中检查 PyTorch 使用的 CUDA 版本：

python3.12 -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

从 Flash Attention GitHub Releases 下载并安装：

pip3 install /home/ghzn/Downloads/flash_attn-2.8.3+cu12torch2.9cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl

9. 安装其他依赖

pip install -r requirements.txt

10. 验证 transformers 版本

确保安装了正确版本的 transformers (4.51.3)：

pip list | grep transformers

11. 部署到 Franka Research 3 的额外依赖

pip install -r requirements/franka_research_3.txt

注意事项

franka_research_3.txt 调整建议

以下是 franka_research_3.txt 文件可能需要包含的包：

ur-rtde==1.5.6
pynput==1.7.6
imagecodecs==2023.9.18
atomics==1.0.2
minimalmodbus
zerorpc
openvr