DeepSeek发布的Janus-Pro-7B是一款开源多模态大模型，支持图像识别和生成，性能超越Openai的DALL·E 3。以下是DeepSeek Janus Pro-7B如何在本地部署的详细步骤、技巧及注意事项：

一、环境准备

硬件要求

GPU：显存 ≥24GB（推荐 NVIDIA RTX A6000 或更高性能显卡）；若显存不足，可尝试低精度模式（model.half()）或减小生成参数。

存储空间：≥30GB 可用空间（模型文件约 20GB+）。

操作系统：推荐 Ubuntu 20.04+ 或 Windows（需适配 CUDA）。

Python：3.8+，建议使用 Conda 管理虚拟环境。

软件依赖

CUDA：11.7+（需与 PyTorch 版本匹配）。

PyTorch：指定版本 torch==2.0.1+cu117（需通过官方索引安装）。

其他工具：Git、HuggingFace Hub 下载工具（huggingface-cli）。

二、部署步骤

1. 克隆代码库

gitclonehttps://github.com/deepseek-ai/Janus.gitcdJanus

2. 创建虚拟环境

condacreate-njanuspython=3.8-ycondaactivatejanus

3. 安装依赖

pipinstalltorch==2.0.1+cu117--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu117pipinstall-rrequirements.txtpipinstall-e.[gradio]#安装Gradio扩展

4. 下载模型

方法一：通过 huggingface-cli 下载完整模型（推荐国内用户使用镜像加速）：

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comhuggingface-clidownloaddeepseek-ai/Janus-Pro-7B--local-dir./models/Janus-Pro-7B--resume-download--cache-dir./cache

方法二：手动从 HuggingFace 仓库 下载模型文件并解压至 ./models/Janus-Pro-7B。

5. 启动应用

文本交互界面：

python demo/app_text.py --model-path ./models/Janus-Pro-7B

多模态界面（支持图像生成与问答）：

python demo/app_multimodal.py --model-path ./models/Janus-Pro-7B --port 7860

访问 http://localhost:7860 或 http://127.0.0.1:7860 使用交互界面。

三、功能使用示例

文生图（Text-to-Image）

fromjanus.utilsimportgenerate_imagegenerate_image(model_path="./models/Janus-Pro-7B",prompt="夕阳下的雪山，山脚下有蓝色的湖泊",output_dir="./outputs",num_images=4#生成4张图)

多模态问答（Visual QA）

fromjanus.modelsimportMultiModalityCausalLM,VLChatProcessorprocessor=VLChatProcessor.from_pretrained("./models/Janus-Pro-7B")model=MultiModalityCausalLM.from_pretrained("./models/Janus-Pro-7B").to("cuda")#输入对话与图片路径conversation=[{"role":"","content":"描述这张图片的内容","images":["sample.jpg"]},{"role":"","content":""}]inputs=processor(conversations=conversation)outputs=model.generate(**inputs)print(processor.decode(outputs[0]))

四、常见问题与优化

显存不足

减小生成参数：max_new_tokens=256。

启用低精度模式：model = model.half()。

下载速度慢

使用国内镜像源：HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com。

开启多线程下载：--workers 8。

依赖冲突

严格安装指定版本：

pip install transformers==4.33.2

图像生成质量优化

调整 CFG 权重（5-7 范围内）。

增加并行采样数量：parallel_size=16。

这里也分享X上一位我关注的技术员的本地部署方法：

小技巧：

技巧1：如果你之前已经装过conda的pytorch环境了，可以用 conda create --name myenv --clone base 直接克隆一个，不然每次重新下载pytorch很慢，浪费时间。

技巧2：一定要装flash-attention，虽然不装也能运行，但是显存会爆，有A100的可以忽略。

通过以上的步骤，你就可在本地快速部署并体验 Janus-Pro-7B 的多模态能力了。如需进一步优化或了解模型细节，可参考 GitHub仓库 和 技术文档。