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JanusPro7B_12">本地快速搭建多模态理解和文生图 Janus-Pro-7B模型
Janus-Pro是一种新的自回归框架，将多模态理解和生成统一起来。它通过将视觉编码解耦到单独的路径中，同时仍然使用单一、统一的transformer架构进行处理，解决了以前方法的局限性。解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成方面的角色冲突，而且增强了框架的灵活性。Janus-Pro超越了以前的统一模型，并匹配或超过特定任务模型的性能。Janus-Pro的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。
一、创建运行环境
我这边使用的是Anaconda，因此在cmd命令窗口中执行下面的命令创建一个虚拟环境：
conda create -n deepseek python=3.10 -y
conda activate deepseek
也可以使用pycharm或者miniforge
二、下载项目代码并安装依赖
运行下面的代码下载janus项目：
git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git
这个项目中的requirements.txt文件中的 torch版本有问题，需要修改为更新的版本，以我这边测试为例，我使用的版本是：
torch==2.6.0+cu126
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
transformers>=4.38.2
timm>=0.9.16
accelerate
sentencepiece
attrdict
einops
# for gradio demo
gradio==3.48.0
gradio-client==0.6.1
mdtex2html==1.3.0
pypinyin==0.50.0
tiktoken==0.5.2
tqdm==4.64.0
colorama==0.4.5
Pygments==2.12.0
markdown==3.4.1
SentencePiece==0.1.96
上面安装的版本是支持cuda 12.6 的torch版本，如果：
- 你没有显卡，则只需要修改为
torch==2.6.0即可； - 你的cuda版本和我的不一样，需要修改 torch 版本；
如何查看 cuda 版本？运行下面的命令查看：
nvidia-smi
如果无法执行上面的命令，需要先安装网卡驱动。
如何选择 torch 版本？
- 进入
https://download.pytorch.org/whl/cu<XXX>，XXX是你的cuda版本，例如我的是 CUDA 12.6，则XXX就是126，最后的地址就是 https://download.pytorch.org/whl/cu126；- 找到 torch 目录点进去；
- 然后找到
torch-<X.Y.Z>+cu126-*.whl符合这个规则的最新版本的 torch就行。
修改好requirements.txt文件后，执行下面的命令开始安装环境：
pip install -r requirements.txt
三、运行Gradio Demo
在项目的 demo目录中，默认提供了三个模型的示例脚本，我们可以直接使用，这三个脚本对应的模型分别是：
| 脚本名称 | 部署的模型 |
|---|---|
| app.py | deepseek-ai/Janus-1.3B |
| app_janusflow.py | deepseek-ai/JanusFlow-1.3B |
| app_januspro.py | deepseek-ai/Janus-Pro-7B |
我们这里使用 Janus-Pro-7B模型，在项目根目录运行下面的命令：
python demo/app_januspro.py
模型加载完毕之后，会提供一个本地 URL，我们将其复制到浏览器之后就可以开始使用了。
最后的效果就是下图所示：
