Список готовых сборок xformers и соответствующих им либ torch и torchvision по датам. Как собрать самому смотри тут.
25.06.2023
torch-2.1.0, torchvision-0.16.0, xformers-0.0.21
| pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torch-2.1.0.dev20230623%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torchvision-0.16.0.dev20230624%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://github.com/NeuroSenko/xformers-builds-2/raw/main/builds/xformers-0.0.21%2Bc853040.d20230625-cp310-cp310-win_amd64.whl
|
15.04.2023
torch-2.1.0, torchvision-0.16.0, xformers-0.0.19
| pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torch-2.1.0.dev20230414%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torchvision-0.16.0.dev20230414%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://github.com/NeuroSenko/xformers-builds/raw/main/builds/xformers-0.0.19%2B70161e5.d20230415-cp310-cp310-win_amd64.whl
|
14.03.2023
torch-2.1.0, torchvision-0.15.0, xformers-0.0.17
| pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torch-2.1.0.dev20230313%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torchvision-0.15.0.dev20230313%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://github.com/NeuroSenko/xformers-builds/raw/main/builds/xformers-0.0.17%2Bb6be33a.d20230314-cp310-cp310-win_amd64.whl
|
11.03.2023
Сборка несовместима с видеокартами младше 40XX поколения
torch-2.1.0, torchvision-0.15.0, xformers-0.0.17
| pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torch-2.1.0.dev20230311%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torchvision-0.15.0.dev20230311%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://github.com/NeuroSenko/xformers-builds/raw/main/builds/xformers-0.0.17%2Bb6be33a.d20230311-cp310-cp310-win_amd64.whl
|
18.02.2023
Сборка несовместима с видеокартами младше 40XX поколения
torch-2.0.0, torchvision-0.15.0, xformers-0.0.17
| pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torch-2.0.0.dev20230218%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torchvision-0.15.0.dev20230218%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install https://github.com/NeuroSenko/xformers-builds/raw/main/builds/xformers-0.0.17%2Bcc36858.d20230219-cp310-cp310-win_amd64.whl
|
06.01.2023
torch-2.0.0, torchvision-0.15.0, xformers-0.0.15
| pip install torch==2.0.0.dev20230106+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118
pip install torchvision==0.15.0.dev20230106+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118
pip install https://github.com/NeuroSenko/xformers-builds/raw/main/builds/xformers-0.0.15%2Bf351fee.d20230106-cp310-cp310-win_amd64.whl
|
Кроме установки самих python-либ для этого варианта вам необходимо будет отдельно скачать CUDA-либы с официального сайта NVidia (требуется регистрация), либо с Mega.
После установки torch+torchvision+xformers вам необоходимо будет кинуть содержимое каталога bin
из архива со скачанной CUDA в %автоматик%\venv\Lib\site-packages\torch\lib
с заменой файлов.