云服务器上配置Mamba环境

在云服务器上配置Mamba环境

1. 查看Mamba的要求

• 论文链接: Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces
• GitHub地址: Mamba GitHub

要求：

• 操作系统：Linux
• GPU：NVIDIA GPU
• 框架：PyTorch 1.12+
• CUDA版本：CUDA 11.6+

2. 租用GPU

在这里，我们使用autoDL租用云服务器。

• 官网: autoDL
• 帮助文档: autoDL帮助文档

选择合适的显卡，确保其符合Mamba的要求。

3. 在云服务器上配置Mamba

步骤一： 打开autoDL的容器实例页面。

步骤二： 打开实例。

步骤三： 参考以下GitHub文档进行安装配置：安装文档

确保成功使用 conda activate base 后，按顺序执行以下命令：

conda create -n mamba python=3.10.13

conda activate mamba

conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia

pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc

conda install packaging

pip install causal-conv1d==1.1.1

pip install mamba-ssm

conda deactivate

git clone https://github.com/state-spaces/mamba.git

MAMBA_FORCE_BUILD=TRUE pip install .

conda deactivate

注意： 如果某一步失败，请参考以下文档解决：故障解决1 和 故障解决2。

4. 测试Mamba是否安装成功

在终端上执行以下命令，如果没有报错，说明安装成功。

5. VSCODE远程开发（个人选择）

首先安装VSCODE。可以参考以下教程：

• 官方帮助文档: VSCODE帮助文档
• 官方视频教程: VSCODE视频教程

6. 卸载Mamba环境

如果需要卸载Mamba环境，可以使用以下命令：

conda remove -n mamba --all

conda deactivate

7. 测试代码

在Python环境中测试Mamba：

import torch

from mamba_ssm import Mamba

以上步骤完成后，Mamba环境应已成功配置并可以使用。