問題描述：

在執行命令?pip install causal_conv1d?和 mamba_ssm 出錯：

解決方案：

1、使用網友配置好的Docker環境，參考：解決causal_conv1d和mamba_ssm無法安裝 -＞ 直接使用Mamba基礎環境docker鏡像
DockHub倉庫地址：https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general
代碼：docker pull kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1:1.1.1

2、直接下載工程文件，再setup。具體可參考：運行Mamba項目時無法直接用pip install安裝causal_conv1d和mamba_ssm_pip install causal-conv1d編譯文件-CSDN博客

（筆者依然未安裝成功，但是原作者以及GitHub issue 里有部分人可以安裝成功）

參考步驟為：

git clone https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d.git
cd causal-conv1d
git checkout v1.1.1 # current latest version tag
CAUSAL_CONV1D_FORCE_BUILD=TRUE pip install .
cd ..
git clone https://github.com/state-spaces/mamba.git
cd mamba
git checkout v1.1.1 # current latest version tag
pip install .

3、?受博文 “flash-attention踩坑：使用conda管理CUDA”啟發，合理調整按照順利，先安裝CUDA，并且安裝cuda-nvcc，正確的安裝步驟如下：

conda create -n your_env_name python=3.10.13
conda activate your_env_name
conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia
pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc
conda install packaging
pip install causal-conv1d==1.1.1
pip install mamba-ssm

參考：Mamba 環境安裝踩坑問題匯總及解決方法_安裝 causal-conv1d-CSDN博客