PyPI 轮在 aarch64 (DGX Spark/ARM Grace) 上出现问题

`pip sind mamba-ssm' on arch64 + PyTorch 2.10+ 失败有两个原因:

1. ** 错误建筑。 ** 轮船"精选-scan cuda.cpython-312-x86 64-linux-gnu.so"——不能装入无轨电车64.
2. **ABI不匹配。 ** 即使有了"MAMBA FORCE BUILD=TRUE",PyPI发布会(v2.3.1)会针对"c10:::cuda:CUDASTream:::query ()"编译出一个在PyTorch 2.10+中被移除的符号. 同样的问题影响到PyPI的 " causal-conv1d " 。

** 工作固定:** 从 GitHub 安装具有ABI 修正的主要分支 :

{\fn黑体\fs22\bord1\shad0\3aHBE\4aH00\fscx67\fscy66\2cHFFFFFF\3cH808080}你觉得呢? 导出 MAMBA FORCE BUILD=TRUE 导出 CAUSL CONV1D FORCE BUILD=TRUE pip 安装 - no-building-同位素 “causal-conv1d @ git+https://GitHub.com/Dao-AILab/causal-conv1d.git” pip 安装 - no- building- solliction "mamba- ssm @ git+https://GitHub.com/state-spaces/mamba.git" 互联网档案馆的存檔,存档日期2013-12-20.

已试入: DGX Spark GB10 (arch64, SM121), "nvcr.io/nvidia/pytorch:25.11-py3", PyTorch 2.10, CUDA 13.0. 成功将Nemotron-Nano-12B-v2-VL-BF16 (13.2B参数)装入GPU上.

有工作楼的多克文件:https://GitHub.com/Sggin1/spark-ai-containers/tree/main/mamba-dev

** 注:** 只测试过一个配置(DGX Spark, pytorch:25.11-py3)。 我是一个爱好者,分享我的工作, 可能有更好的方法,我不知道.