快捷導(dǎo)航

如何在本地部署 DeepSeek Janus Pro 文生圖大模型

更新時(shí)間：2025年02月10日 09:15:26 投稿：mrr

DeepSeek JanusPro模型在本地成功部署,支持圖片理解和文生圖功能,通過Gradio界面進(jìn)行交互,展示了其強(qiáng)大的多模態(tài)處理能力,本文介紹本地部署 DeepSeek Janus Pro 文生圖大模型的操作,感興趣的朋友一起看看吧

Hello, 大家新年好。
在這個(gè)春節(jié)期間最火的顯然是 DeepSeek 了。據(jù)不負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)朋友圈每天給我推送關(guān)于 DeepSeek 的文章超過20篇。打開知乎跟B站也全是 DeepSeek 相關(guān)的內(nèi)容。不過大部分的內(nèi)容都是關(guān)于 DeepSeek R1 推理模型有多牛逼。在這里就不多說關(guān)于 R1 的廢話了，因?yàn)榇蠹乙呀?jīng)看膩了。
R1 在本地用 ollama 跑了一下，太簡(jiǎn)單了，都沒必要寫個(gè)教程。除了 R1 今天還在本地部署成功了 DeepSeek 的 Janus Pro 模型。

什么是 Janus Pro

Janus-Pro是一種創(chuàng)新的自回歸框架，其統(tǒng)一了多模態(tài)理解與生成任務(wù)。該框架通過將視覺編碼解耦到不同的處理路徑（同時(shí)仍使用單一統(tǒng)一的Transformer架構(gòu)進(jìn)行信息處理），有效解決了先前方法的局限性。這種解耦機(jī)制不僅緩解了視覺編碼器在理解與生成雙重角色間的沖突，還顯著提升了框架的靈活性。Janus-Pro在性能上超越了以往的統(tǒng)一模型，并達(dá)到甚至超越了專用任務(wù)模型的表現(xiàn)水平。憑借其架構(gòu)簡(jiǎn)潔性、高度靈活性和卓越有效性，Janus-Pro有望成為下一代統(tǒng)一多模態(tài)模型的重要技術(shù)方向。

以上內(nèi)容來自 Janus Pro github 倉(cāng)庫(kù)的介紹，非常的學(xué)術(shù)。簡(jiǎn)單說它是文生圖的模型，類似 DALL-E 3, Stable Diffusion。

以下就讓我們看看這么在本地的 PC 電腦來運(yùn)行 Janus Pro 模型吧。

1. 安裝 conda

從以下地址下載 anaconda 的 windows 安裝包
https://www.anaconda.com/download

安裝完成后需要把安裝目錄配置到環(huán)境變量 PATH 上

2. 創(chuàng)建 python 虛擬環(huán)境

conda create -n janus_pro python=3.10 -y
conda activate janus_pro

注意：Python 3.10是經(jīng)過驗(yàn)證的兼容版本，避免使用其他版本導(dǎo)致依賴沖突

3. 克隆 janus 倉(cāng)庫(kù)到本地

git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git
cd Janus

4. 安裝依賴

# 安裝基礎(chǔ)依賴
pip install -e .

注意：pip 安裝依賴的時(shí)候可能會(huì)遇到網(wǎng)絡(luò)問題，建議配置代理

5. 安裝 Gradio

pip install -e .[gradio]

到時(shí)候我們會(huì)通過 Gradio 的界面跟 janus 進(jìn)行交互

6. 使用 janus pro 1B 模型

janus pro 默認(rèn)啟動(dòng)的時(shí)候使用的是 7B 參數(shù)的模型，本地電腦跑起來的話太卡了。這里我們會(huì)修改成使用 1B 模型，這樣的話大概 8G 的顯存也能勉強(qiáng)跑一跑,7B 的話對(duì)顯存的要求會(huì)更高。

找到我們克隆下來的倉(cāng)庫(kù)。使用編輯器打開 demo/
把第15行改成：

model_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-1B"

7. 啟動(dòng) Janus Pro

python demo/app_januspro.py

注意：?jiǎn)?dòng)期間會(huì)從 huggingface 拉取 1B 模型，大小大概 4G，所以還是需要指定代理。
啟動(dòng)成功后如下圖：

8. 使用 Gradio 界面進(jìn)行交互

啟動(dòng)成功后在瀏覽器里輸入: http://127.0.0.1:7860 即可訪問 Gradio 頁(yè)面。

9. 圖片理解

先來試試 janus pro 對(duì)圖片的理解。

This image is a humorous meme that uses the popular "buff Doge vs. sad Doge" format to compare two different approaches to visual encoding.
...

這個(gè)解釋到位的有點(diǎn)嚇人。

10. 文生圖

再來試試文字生成圖片

prompt：

A cute and adorable baby fox with big brown eyes, autumn leaves in the background enchanting,immortal,fluffy, shiny mane,Petals,fairyism,unreal engine 5 and Octane Render,highly detailed, photorealistic, cinematic, natural colors.

圖片是我從 Hugging Face 直接運(yùn)行得到的。在我本地運(yùn)行了30分鐘都沒出結(jié)果，我直接 ctrl-c 取消了?？赡苁俏业娘@卡太垃圾了(RTX4060 Mobile)。

總結(jié)

以上我們?cè)诒镜?windows 上成功部署了 DeepSeek janus pro 模型。按照以上 step by step 的方式也沒什么難度。通過測(cè)試 janus pro 對(duì)圖片的理解非常到位。但是文生圖的測(cè)試失敗了，可能是我的顯卡太垃圾，如果有同學(xué)有 4090 這種顯卡可以試一試本地文生圖的性能。

到此這篇關(guān)于本地部署 DeepSeek Janus Pro 文生圖大模型的文章就介紹到這了,更多相關(guān)DeepSeek Janus Pro本地部署內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

您可能感興趣的文章: