DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro-7B,本地部署教程!支持图像识别和图像生成

DeepSeek 又深夜发大招!开源了多模态大模型Janus-Pro-7B,普通电脑可以直接安装使用,现在我们就来本地部署!支持图像识别和图像生成,性能非常强悍!

图片[1]-DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro-7B,本地部署教程!支持图像识别和图像生成-零度博客

1、检查自己是否安装了 Git 和 conda ,如果没有安装,请点击前往下载【Git】和 【Conda

2、创建虚拟环境

conda create -n myenvp python=3.10 -y

3、激活 Conda 环境

conda activate myenvp

4、克隆 Janus 项目

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

5、进入 Janus 目录

cd Janus

6、安装 Janus 依赖

pip install -e .

7、安装 Gradio(UI)

pip install gradio
pip uninstall torch torchvision torchaudio -y
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

8、运行 Janus Pro UI

python demo/app_januspro.py

或强行调用GPU运行(速度更快):

python demo/app_januspro.py --device cuda

 

安装完成以后,根据提示打开本地链接:http://127.0.0.1:7860 即可进入到使用面板

13b265f43520250129143934

下方就是文生图功能:

83b940c5b220250129144614

退出以后该如何启动? 按下方的步骤即可:

1、激活 Conda 虚拟环境

conda activate myenvp

2、进入安装目录:

cd Janus

3、运行 Janus UI:

python demo/app_januspro.py

如果需要指定 GPU:

python demo/app_januspro.py --device cuda

当然如果你的电脑硬件过低,或者显卡不支持,那么可以使用免费的在线平台进行使用

点击前往

免费的在线平台是托管在Huggingface上的,使用的是共享GPU,在线人多的时候,可能会比较卡!

THE END
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