Attention Gym

Attention Gym简介与使用场景

Attention Gym简介

Attention Gym是一个用于处理FlexAttention的工具和示例集合。这个库提供了各种注意力机制的实现、性能比较和实用功能，帮助研究人员和开发者在其模型中探索和优化注意力机制。

主要功能

• 多种注意力机制的实现
• 创建和组合注意力掩码的工具函数
• FlexAttention在实际场景中的使用示例

使用注意

Attention Gym目前处于积极开发阶段，没有向后兼容性保证，API和功能可能会在不同版本之间发生变化。建议项目中固定到特定版本，并在升级时仔细审查变更。

安装和使用

安装

需要的前提条件是安装PyTorch（2.5或更高版本），然后通过以下命令安装Attention Gym：

git clone https://github.com/pytorch-labs/attention-gym.git
cd attention-gym
pip install .

使用

Attention Gym主要有两种使用方式：

1. 运行示例脚本：可以直接执行项目中的许多文件来演示其功能。比如：

   python attn_gym/masks/document_mask.py
   

   这些脚本通常会生成可视化结果，帮助理解注意力机制。

2. 在项目中导入：可以将Attention Gym的组件导入到您的项目中使用。例如：

   from torch.nn.attention.flex_attention import flex_attention, create_block_mask
   from attn_gym.masks import generate_sliding_window
   
   sliding_window_mask = generate_sliding_window(window_size=1024)
   block_mask = create_block_mask(mask_mod, 1, 1, S, S, device=device)
   out = flex_attention(query, key, value, block_mask=block_mask)
   

   详细的使用示例可以参考examples/目录。

使用场景

• 研究与实验：Attention Gym为研究人员提供了探索和比较不同注意力机制的便捷环境。
• 应用开发：开发者可以用它快速在实际项目中集成和测试各种注意力机制。
• 教育与学习：作为一个教学工具，教授注意力机制及其应用。

开发与贡献

开发者可以安装开发所需的依赖并设置预提交钩子：

pip install -e ".[dev]"
pre-commit install

欢迎贡献新的掩码或得分模块。贡献步骤包括创建新文件、实现功能并更新初始化文件，同时可以选择在示例目录中添加端到端的实现示例。

许可证

Attention Gym采用BSD 3-Clause许可证发布。