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DeepSeek Janus-Pro 多模态大模型本地部署指南
DeepSeek Janus-Pro 是一款统一的多模态理解与生成框架，支持文生图任务。本文详细讲解了在本地 PC 环境下部署该模型的完整流程，包括 Conda 虚拟环境创建、PyTorch 等依赖包安装、模型仓库克隆及参数配置。通过调整模型版本至 1B 规模，降低显存需求，实现本地运行。文中还涵盖了启动脚本执行、Gradio 界面交互操作以及常见问题排查，帮助用户快速搭建并体验多模态大模型能力。
DeepSeek Janus-Pro 是一款统一的多模态理解与生成框架，支持文生图任务。本文详细讲解了在本地 PC 环境下部署该模型的完整流程，包括 Conda 虚拟环境创建、PyTorch 等依赖包安装、模型仓库克隆及参数配置。通过调整模型版本至 1B 规模，降低显存需求，实现本地运行。文中还涵盖了启动脚本执行、Gradio 界面交互操作以及常见问题排查，帮助用户快速搭建并体验多模态大模型能力。
Janus-Pro 是一种创新的自回归框架，统一了多模态理解与生成任务。该框架通过将视觉编码解耦到不同的处理路径（同时仍使用单一统一的 Transformer 架构进行信息处理），有效解决了先前方法的局限性。这种解耦机制不仅缓解了视觉编码器在理解与生成双重角色间的冲突，还显著提升了框架的灵活性。
Janus-Pro 在性能上超越了以往的统一模型，并达到甚至超越了专用任务模型的表现水平。凭借其架构简洁性、高度灵活性和卓越有效性，Janus-Pro 有望成为下一代统一多模态模型的重要技术方向。简单来说，它是一个文生图模型，功能类似于 DALL-E 3 或 Stable Diffusion。
本地运行 Janus-Pro 模型对硬件有一定要求：
确保系统已安装以下基础工具：
前往 Anaconda 官网下载并安装安装包。安装完成后，打开 Anaconda Navigator 或终端确认安装成功。
虚拟环境可以隔离不同项目的依赖包和 Python 版本。建议在终端中执行以下命令创建名为 janus_pro 的环境，指定 Python 版本为 3.12：
conda create -n janus_pro python=3.12 -y
激活该环境：
conda activate janus_pro
查看当前环境列表可使用命令：
conda env list
在运行 Janus-Pro 之前，必须安装 PyTorch 及其相关库。由于模型需要 GPU 支持，请根据 CUDA 版本选择对应的 PyTorch 安装命令。
以 CUDA 11.8 为例，安装命令如下：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
若仅使用 CPU 推理，可省略 cu118 参数或使用 cpu 索引。
运行 Python 脚本验证 PyTorch 是否可用：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
将 Janus 官方仓库克隆到本地目录：
git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git
cd Janus
进入项目根目录后，安装基础依赖包。使用 -e 参数表示以可编辑模式安装，方便后续修改代码。
pip install -e .
为了加快下载速度，建议使用国内镜像源（如清华大学开源软件镜像站）：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .
Gradio 是一个开源 Python 库，允许用户快速构建 Web 应用程序界面，用于演示和测试机器学习模型。通过它，可以轻松创建用户友好的界面，输入文本或图像并查看模型预测结果。
pip install gradio
使用镜像源安装示例：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade gradio
运行 Python 并检查版本号：
import gradio as gr
print(gr.__version__)
Janus-Pro 默认启动可能加载较大的模型（如 7B），这对本地电脑显存压力较大。建议修改为使用 1B 参数的轻量级模型，以便在 8GB 显存的设备上勉强运行。
找到克隆下来的仓库中的 demo/app_januspro.py 文件，使用编辑器打开，定位到第 15 行左右，将模型路径修改为：
model_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-1B"
运行以下命令启动 Janus-Pro 服务：
python demo/app_januspro.py
注意：首次启动时，程序会从 Hugging Face 拉取模型权重文件（约 4GB）。如果遇到网络问题，请配置代理或设置环境变量 HF_ENDPOINT 使用镜像地址。
启动成功后，终端会显示访问地址，通常为 http://127.0.0.1:7860。在浏览器中输入该地址即可访问 Gradio 页面。
进入 Gradio 界面后，可以看到文生图功能的输入框：
如果运行过程中出现 CUDA out of memory 错误，说明显存不足以加载模型。尝试以下方法：
由于模型托管在 Hugging Face，国内网络可能无法直接访问。解决方法：
huggingface-cli 工具预下载模型文件。export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com如果安装依赖时报错，建议重新创建干净的 Conda 环境，并确保 Python 版本符合项目要求（通常 3.10-3.12）。
本文详细介绍了 DeepSeek Janus-Pro 多模态大模型的本地部署流程。通过配置 Conda 环境、安装 PyTorch 及 Gradio 依赖、调整模型参数，用户可以在本地 PC 上体验文生图能力。随着硬件条件的提升，未来可尝试更大规模的模型以获得更高质量的生成效果。
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