核心依赖库说明

Mamba模型运行需要两个关键组件：

1. causal_conv1d：因果卷积实现库（Dao-AILab项目）

2. mamba_ssm：状态空间模型核心库（state-spaces项目）

重要提示：必须确保三者版本严格匹配：

• PyTorch版本

• CUDA版本

• Python版本

• 操作系统架构（Linux/Windows）

Windows环境配置（Python 3.10 | PyTorch 2.8 | CUDA 12.9）

1. 准备安装包

• 下载对应版本：

  • causal_conv1d-1.1.1

  •  triton-2.0.0

  • mamba_ssm-1.2.0.post1

• 保存至专用目录（如E:\Mamba_Package）

2. 安装流程

# 激活conda环境:名称为mam

conda activate mam

# 进入安装包目录

cd E:\Mamba_Package

#安装triton

pip install triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

# 安装因果卷积库（先安装,再安装Mamba核心库）

pip install causal_conv1d-1.1.1-cp310-cp310-win_amd64.whl

# 安装Mamba核心库

 pip install mamba_ssm-1.2.0.post1-cp310-cp310-win_amd64.whl

Linux环境配置（CUDA 12.8 | PyTorch 2.8 | Python 3.10）

1. 下载安装包

# 激活环境

conda activate mam

# 进入安装包目录

cd E:\Mamba_Package

# 下载因果卷积库

wget https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/releases/download/v1.5.4/causal_conv1d-1.5.4+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 

# 下载Mamba核心库

wget https://github.com/state-spaces/mamba/releases/download/v2.2.5/mamba_ssm-2.2.5+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

2. 安装流程（顺序不可颠倒）

# 先安装因果卷积

pip install causal_conv1d-1.5.4+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

# 再安装Mamba核心

 pip install mamba_ssm-2.2.5+cu12torch2.8cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

验证安装

# 检查已安装包

conda list | grep -E "causal_conv1d|mamba_ssm"

# 预期输出示例： # causal_conv1d 1.5.4 # mamba_ssm 2.2.5

代码调用

from mamba_ssm import Mamba

# 至此可正常使用Mamba模型

注意事项

1. 安装顺序必须：先因果卷积库，后Mamba核心库

2. 若出现CUDA版本不匹配错误，需重新下载对应CUDA版本的安装包

3. 建议使用虚拟环境隔离安装 。