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CodeRankEmbed-flash-attn

handwoven8588

A **bf16 quantization of `nomic-ai/CodeRankEmbed`** with a custom `modeling_hf_nomic_bert.py`, shipped in this repo, that **picks one of three attention implementations for the hardware it runs on.** It is not a finetune — the weights are the original CodeRankEmbed weights cast to bf16 (no further training). Two of the three replace the original's padded `O(seq²)` attention with an `O(N)` unpadded path; the third keeps the original's algorithm as the correctness reference and universal fallback. `nomic-ai/CodeRankEmbed` loads through `trust_remote_code`, and its attention path is **eager only** — activation memory grows as `batch × heads × seq²`, which runs out of memory at large batches even though the model is only 137M params. This repo adds two attention paths that compute the same attention in `O(N)` memory by packing unpadded sequences, so the large batches that the eager path cannot fit run comfortably — with **parity embeddings** (no quality change): - `torch_varlen` — `torch.nn.attention.varlen.varlen_attn`, shipped in torch itself (no extra package), available from torch **2.10.0** onward. - `flash_attn` — the `flash_attn` package's varlen kernel. Kept as a fallback for older torch builds that don't yet have `torch.nn.attention.varlen` but do have `flash_attn` installed. This package is **optional**.

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