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numpy-1.24.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
torch-2.1.1+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
torchaudio-2.1.1+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
torchvision-0.16.1+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
causal_conv1d-1.1.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
mamba_ssm-1.1.3-cp310-cp310-win_amd64.whl
triton-2.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl
部分依赖可通过 pip 直接安装，实际只需提前准备好以下三个关键的 whl 文件：
triton-2.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl
causal_conv1d-1.1.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
mamba_ssm-1.1.3-cp310-cp310-win_amd64.whl
上述文件可在网络上搜索获取，或访问 gitee.com/firc/pythonlibs_whl_mirror 下载镜像资源。
准备工作完成后，执行如下步骤：
conda create -n py310 python=3.10 -yconda activate py310pip install numpy==1.24.1 setuptools==68.2.2pip install triton-2.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whlpip install torch==2.1.1+cu118 torchvision==0.16.1+cu118 torchaudio==2.1.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlpip install causal_conv1d-1.1.1-cp310-cp310-win_amd64.whlpip install mamba_ssm-1.1.3-cp310-cp310-win_amd64.whl
完成上述命令后，环境即已安装配置完毕。最后运行以下代码进行测试验证：
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import torchfrom mamba_ssm import Mambabatch, length, dim = 2, 64, 16x = torch.randn(batch, length, dim).to("cuda")model = Mamba( d_model=dim, d_state=16, d_conv=4, expand=2).to("cuda")y = model(x)assert y.shape == x.shapeprint('success')
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