深入解锁 Janus-Pro-7B：本地部署多模态大模型的全攻略

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大家好，我是善忘技术夹，今天来给大家带来一篇超级实用的技术分享——如何在本地轻松部署 DeepSeek 的 Janus-Pro-7B 多模态大模型。说到大模型，大家一定会想到需要庞大的计算资源和复杂的部署流程，但其实 Janus-Pro-7B 是一款超级强大的多模态模型，它不仅支持图像识别、图像生成，还能在普通计算机上进行本地部署，性能强劲，操作简单，简直是技术爱好者的福音！接下来，我将带大家一步一步了解如何在本地部署这一神器。

一、部署前的准备工作

在正式开始部署之前，我们首先需要确保自己的开发环境准备好。这一部分可能是大家最容易忽略的环节，但其实做好这些准备工作，可以大大减少后续的麻烦。

1. 安装 Git 和 Conda

为了方便管理和获取 Janus 项目的源代码，我们需要安装 Git 版本控制工具。Git 可以帮助我们轻松地克隆代码仓库，也能让我们管理项目中的版本变化。如果你还没有安装 Git，可以前往 Git 官网 下载并进行安装。

此外，Janus 项目需要 Conda 来管理虚拟环境，因此你还需要安装 Conda。Conda 是一个包管理和环境管理工具，尤其在处理 Python 项目时，它可以让我们轻松隔离不同的依赖环境，避免版本冲突。如果你还没有安装 Conda，可以去 Conda 官网 下载并进行安装。

2. 确保 Python 环境准备就绪

除了 Git 和 Conda，Python 也是部署 Janus-Pro-7B 必不可少的工具。我们将使用 Python 3.10 来创建虚拟环境，因此确认你的电脑上已安装 Python 3.10 版本。如果没有安装，直接去官网下载安装就好。

完成这些准备工作之后，我们就可以正式进入部署的环节了。接下来的步骤将一步步带你走向成功。

二、Janus-Pro-7B 的部署步骤

1. 创建虚拟环境

首先，我们需要通过 Conda 创建一个 Python 虚拟环境，这个环境将专门用于运行 Janus-Pro-7B 模型。打开命令行或终端，执行以下命令来创建虚拟环境：

conda create -n janusenv python=3.10 -y

这里我们为虚拟环境命名为 janusenv，并指定了 Python 3.10 版本。创建完成后，记得激活虚拟环境，否则后续操作可能会因为环境配置问题导致出错。

2. 激活虚拟环境

在创建虚拟环境之后，我们需要激活它：

conda activate janusenv

这个命令会激活我们刚才创建的虚拟环境。激活后，所有的依赖安装和运行操作都将在这个环境下进行，不会影响到其他项目。

3. 克隆 Janus 项目

接下来，我们通过 Git 克隆 Janus 项目的源码。打开终端，运行以下命令：

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

Git 会将整个项目代码库下载到你当前的目录下。

4. 进入项目目录

克隆完代码之后，进入项目目录：

cd Janus

现在你已经进入了 Janus 项目的根目录，接下来可以开始安装所需的依赖。

5. 安装项目依赖

在项目目录下，运行以下命令来安装 Janus-Pro-7B 所需要的依赖：

pip install -e .

这条命令会根据项目中的 setup.py 文件安装所有的依赖包，包括一些必不可少的库。

6. 安装 Gradio（UI）

为了让你更加便捷地使用 Janus-Pro-7B，我们需要安装 Gradio。Gradio 是一个 Python 库，它可以帮助我们快速创建友好的用户界面，让模型的使用更加直观。运行以下命令安装 Gradio：

pip install gradio

Gradio 安装完毕后，你还需要安装与 PyTorch 相关的依赖，尤其是特定版本的 PyTorch、torchvision 和 torchaudio。因为 Janus-Pro-7B 基于 PyTorch 框架，所以这些库是必不可少的。可以使用以下命令进行安装：

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

注意，PyTorch 的安装需要根据你的系统和显卡配置来选择合适的版本。如果你的电脑有 NVIDIA GPU，最好安装支持 CUDA 的版本，这样可以充分利用 GPU 加速。

7. 启动 Janus-Pro UI

所有依赖安装完成后，我们就可以启动 Janus-Pro-7B 的用户界面了。只需运行以下命令：

python demo/app_januspro.py

如果你有支持 CUDA 的显卡，可以通过以下命令指定使用 GPU 加速：

python demo/app_januspro.py –device cuda

此时，程序会启动一个本地服务，并提示你访问链接：http://127.0.0.1:7860。打开浏览器，输入这个地址，你将看到 Janus-Pro-7B 的用户界面，开始体验图像生成、图像识别等强大功能。

启动的时候， 会下载模型，需要花费时间比较长

三、后续使用与启动

1. 再次启动 Janus

如果你关闭了电脑或需要重新启动 Janus，只需按照以下步骤操作即可：

  1. 激活虚拟环境：

conda activate janusenv

  1. 进入 Janus 项目目录：

cd Janus

  1. 启动用户界面：

python demo/app_januspro.py

如果需要 GPU 加速，记得加上 --device cuda 参数。

多模态理解速度还不错，在功能下面还提供了demo：

文生图速度比较慢， 花费了377秒，生成5张图片

GPU都占满了

2. 使用在线平台（硬件要求较低时）

如果你的电脑硬件配置不高，或者没有支持 CUDA 的显卡，也可以选择在线平台来体验 Janus-Pro-7B。你可以通过 Hugging Face 等平台访问 Janus-Pro-7B，不过请注意，在线平台的 GPU 是共享资源，可能会在高峰时段出现卡顿现象。

试用地址：https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/Janus-1.3B

四、总结

通过以上步骤，你已经成功在本地部署了 DeepSeek 的 Janus-Pro-7B 多模态大模型！这个模型的强大功能无论是在图像识别还是图像生成方面都能大展身手。如果你在部署过程中遇到任何问题，欢迎随时留言讨论。

希望这篇文章能帮到大家，觉得有用的话记得点赞、分享哦！我是善忘技术夹，我们下次再见！

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