政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro-7B,本地部署!支持图像识别和图像生成

政安晨的个人主页:************政安晨****************

欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏

希望政安晨的博客能够对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正!

目录

下载项目

创建虚拟环境

安装项目依赖

[安装 Gradio(UI)](#安装 Gradio(UI))

[运行 Janus Pro UI](#运行 Janus Pro UI)


以后铁子们玩开源大模型就朝着多模态的方面进发吧,未来开源的多模态大模型不在多模态领域整出点花花儿,都不好意思说自己是搞开源的。🤭🤭🤭

今天我们一起部署一下这个Janus-Pro-7B的模型,正好手头缺一款轻量级自由出图助手!嘻嘻。

下载项目

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

网速慢的小伙伴可以考虑镜像站点。

创建虚拟环境

复制代码
conda create -n janus python=3.10.6 -y

进行项目目录:

安装项目依赖

复制代码
pip install -e .

耐心等待。

为确保与 GPU 兼容,请安装支持 CUDA 的最新版本的 PyTorch、TorchVision 和 TorchAudio。即使已经安装了 PyTorch,您在运行 Web 应用程序时也可能会遇到问题,因此最好更新:

复制代码
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

或者这样:

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

(当然,如果更新过了也可以不执行上面指令)

这样依赖库就安装成功了。

安装 Gradio(UI)

复制代码
pip install gradio

完成安装。

运行 Janus Pro UI

复制代码
python demo/app_januspro.py

首次运行时会下载模型:

差不多20G大小,建议准备足够的空间。

或者这样(指定GPU):

复制代码
python demo/app_januspro.py --device cuda

好了,可以好好用了。

多模态大模型的价值在哪里?

以多模态的开源权重,驱动具体事务问题的解决。


相关推荐
BerrySen1787 小时前
KMP全栈开发:从Android到AI Agent的技术演进与实践
android·人工智能
战族狼魂7 小时前
高频面试题精选:分治与AI Agent架构
人工智能·算法·大模型·大语言模型
zSD55rt5a8 小时前
方差在扩散模型保护中的作用
人工智能·harmonyos
人生百态,人生如梦8 小时前
情感交互仿生人从技术到落地构想3——技术交流贴(2026.7)
人工智能·机器学习·人机交互·交互·具身智能
用户652238438118 小时前
为什么成熟的 LLM 应用,都把"后端地址"做成可切换的配置
人工智能
Aa99883348 小时前
AI视觉检测设备厂家的技术评估框架——以及AI视觉检测的检出边界与适用条件
人工智能
wuhanzhanhui8 小时前
当AI遇见储能!2026武汉国际数字能源产业与新型电力及储能技术展览会
人工智能·能源
Tangyuewei9 小时前
给 AI 套上缰绳:Harness Engineering 是什么
人工智能
AI棒棒牛9 小时前
第11讲 | 目标检测任务:边界框、IoU、类别与置信度
人工智能·yolo·目标检测·yolo26