企业官网建设流程全解析

参考文章：

YOLOv12快速复现部署&训练测试_yolov12复现-CSDN博客https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/145866853

运行这个命令时报错

报错内容：ERROR: flash_attn-2.7.3+cu11torch2.2cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.
原因：安装的flash_attn预编译 Wheel 文件与当前 Python 环境的平台、Python 版本、CUDA 版本或 PyTorch 版本不兼容。
分别运行命令：

python -V

python

>>>import torch
>>> print(torch.version.cuda)

>>> print(torch.__version__)

得到​​ Python 3.12.3；CUDA 12.1；​​PyTorch 2.3.0+cu21；

所以一开始的配置是不对的，PyTorch 2.3.0就对不上了

重开一个实例，PyTorch 2.2.0 ，CUDA为11.8

因为安装原文中的flash_attn包，对应的CUDA 版本必须是11.x。

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关于原环境CUDA12.1，要找到对应的包进行下载，因为网络原因，一直下载失败，以下内容为参考。

1、可以尝试不安装flash_attn包，参考文章：

Windows系统下安装运行YOLOv12所需的flash_attn 包教程_assertionerror: import flashattention error! pleas-CSDN博客https://blog.csdn.net/Anperlanch/article/details/145760623

2、尝试不更改配置(CUDA12.1)，正确安装，首先删除前三行，运行命令:
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu121

进入社区预编译，参考文章：Python｜flash_attn 安装方法_flash-attn-CSDN博客

Linux版本：Releases · Dao-AILab/flash-attention，例如找到Linux版本

flash_attn-2.7.4.post1+cu12torch2.3cxx11abiFALSE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl

可以直接运行(下面这个是模板，要输入对应的文件名，下载较慢)：

wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.x.x/flash_attn-xxxxxxx-linux_x86_64.whl

Windows版本：Releases · kingbri1/flash-attention

注意这是Windows版本哦（暂时用不上），运行命令：
wget https://github.com/kingbri1/flash-attention/releases/download/v2.5.9.post1/flash_attn-2.5.9.post1+cu122torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl

再运行：pip install -r requirements.txt

报错：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement onnxruntime==1.15.1 (from versions: 1.17.0, 1.17.1, 1.17.3, 1.18.0, 1.18.1, 1.19.0, 1.19.2, 1.20.0, 1.20.1, 1.21.0, 1.21.1, 1.22.0, 1.22.1)
ERROR: No matching distribution found for onnxruntime==1.15.1

是因为onnxruntime==1.15.1这个版本的包较旧，建议requirements.txt改为下面这样：