项目场景：

最近Mamba有关的论文引起了众多人的关注，虽然Mamba论文自身被ICLR 2024拒稿，但是其衍生的模型层出不穷，诸如 Vim 和 Umamba 等。笔者在配置相关环境（版本安装要求：PyTorch 1.12+；CUDA 11.6+）时，发现按照他们给的安装方法¹²安装时会遇到非常多的bug，主要集中在causal-conv1d和mamba-ssm上，原因都是版本兼容问题，特此记录。

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问题描述

直接 pip 安装或者下载工程文件再setup，出现了以下报错但不限于：

1. Building wheel for causal-conv1d (setup.py) ... error
2. error: command '/usr/bin/gcc' failed with exit code 1
3. RuntimeError: Error compiling objects for extension
4. ERROR: Could not build wheels for causal-conv1d, which is required to install pyproject.toml-based projects
5. Connection timed out> [end of output]
6. ModuleNotFoundError: No module named 'packaging'
7. FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/usr/local/cuda/bin/nvcc'
8. error: subprocess-exited-with-error

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原因分析：

大部分原因是CUDA版本不匹配，有部分是网络原因。

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解决方案：

1. 使用网友配置好的Docker环境，参考：解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -＞ 直接使用Mamba基础环境docker镜像。
   DockHub仓库地址：https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general
   代码：docker pull kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1:1.1.1

2. 直接下载工程文件，再setup。具体可参考：运行Mamba项目时无法直接用pip install安装causal_conv1d和mamba_ssm 和复现U-Mamba（笔者依然未安装成功，但是原作者以及GitHub issue 里有部分人可以安装成功）
   参考步骤为：

   git clone https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d.git
   cd causal-conv1d
   git checkout v1.1.1 # current latest version tag
   CAUSAL_CONV1D_FORCE_BUILD=TRUE pip install .
   cd ..
   git clone https://github.com/state-spaces/mamba.git
   cd mamba
   git checkout v1.1.1 # current latest version tag
   pip install .
   

3. 受博文 “flash-attention踩坑：使用conda管理CUDA”启发，合理调整按照顺利，先安装CUDA，并且安装cuda-nvcc，正确的安装步骤如下：

   conda create -n your_env_name python=3.10.13
   conda activate your_env_name
   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
   

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1. https://github.com/bowang-lab/U-Mamba ↩︎

2. https://github.com/hustvl/Vim ↩︎