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联想Y7000+RTX4060+i7+Ubuntu22.04运行DeepSeek开源多模态大模型Janus-Pro-1B+本地部署

article 2025/1/30 5:49:59

直接上手搓了：

conda create -n myenv python=3.10 -y

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

cd Janus

pip install -e .

pip install webencodings beautifulsoup4 tinycss2

pip install -e .[gradio]

pip install 'pexpect>4.3'

python demo/app_januspro.py

由于RTX4060只有8G显存，只能运行1B的模型，下面是下载模型的代码：

from modelscope import snapshot_download, AutoTokenizer
from transformers import TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForSeq2Seq, Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
import torch

# 在modelscope上下载Qwen2-VL模型到本地目录下
model_dir = snapshot_download("deepseek-ai/Janus-Pro-1B", cache_dir="./", revision="master")

# 使用Transformers加载模型权重
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./deepseek-ai/Janus-Pro-1B/", use_fast=False, trust_remote_code=True)
# 特别的，Qwen2-VL-2B-Instruct模型需要使用Qwen2VLForConditionalGeneration来加载
model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained("./deepseek-ai/Janus-Pro-1B/", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True,)
model.enable_input_require_grads()  # 开启梯度检查点时，要执行该方法

修改demo/app_januspro.py中model的名称为1B。运行后用浏览器打开http://127.0.0.1:7860即可。

使用效果图：