DeepSeek Janus-Pro-7B本地部署全攻略：从环境配置到实战应用

DeepSeek Janus-Pro-7B本地部署全攻略：从环境配置到实战应用

引用

CSDN

等

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来源

1.

https://blog.csdn.net/xs1997/article/details/145537429

2.

https://huaweicloud.csdn.net/67a95f0759bcf8384ab51819.html

3.

https://finance.sina.com.cn/chanjing/gsnews/2025-01-28/doc-inehnfyq7399968.shtml

4.

https://new.qq.com/rain/a/20250128A05A2800

5.

https://www.cnblogs.com/Alandre/p/18694525

近期，DeepSeek推出的多模态大模型Janus-Pro-7B在AI社区引起广泛关注。该模型不仅在图像生成质量上超越DALL-E 3和Stable Diffusion 3，还支持本地部署，为创意工作者和企业提供了强大的AI工具。本文将详细介绍如何在本地环境中部署和使用Janus-Pro-7B。

在开始部署前，需要确保你的硬件环境满足以下要求：

• 显存：

  • 1B模型：至少8GB（推荐RTX 3060及以上）
  • 7B模型：至少24GB（推荐RTX 4090）

• 操作系统：Windows或Linux（推荐Ubuntu 22.04）

• Python版本：3.10（可避免依赖冲突）

1. 安装Anaconda

首先需要安装Anaconda，这是Python环境管理工具，可以方便地创建虚拟环境和管理依赖包。

• 下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution
• 安装时勾选"Add Anaconda to my PATH environment variable"

2. 创建虚拟环境

打开Anaconda Prompt（Windows）或终端（Linux），输入以下命令：

conda create -n janus_pro python=3.10 -y
conda activate janus_pro

3. 克隆仓库

从GitHub克隆Janus-Pro的仓库：

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

4. 安装依赖

在项目目录下安装基础依赖和Gradio交互界面：

pip install -e .
pip install -e .[gradio]

注意：如果网络不稳定，建议配置代理。

5. 修改模型配置

为了降低显存需求，建议使用1B模型。打开demo/app_januspro.py文件，找到第15行，修改模型路径：

model_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-1B"

6. 下载模型权重

首次启动时会自动从Hugging Face下载模型权重。1B模型约4GB，7B模型约14GB，确保网络通畅。

7. 启动Gradio界面

在命令行输入以下命令启动应用：

python demo/app_januspro.py

打开浏览器访问http://127.0.0.1:7860，即可看到交互界面。

Janus-Pro-7B适用于多种场景：

• 创意设计：快速生成海报原型、游戏场景素材
• 教育工具：辅助地理教学（如生成火山喷发示意图）
• 企业隐私保护：本地部署避免敏感数据上传云端

• 显存不足：启用--low-vram模式或使用半精度（--fp16）
• 生成速度：减少num_inference_steps（默认30）可提速
• 分辨率问题：默认384x384，可使用ESRGAN等工具放大
• 提示词优化：详细描述场景和细节，避免矛盾描述

如果本地部署遇到困难，可以考虑使用ComfyUI插件：

1. 安装ComfyUI：https://haoee.com/applicationMarket/applicationDetails?appId=27&IC=XLZLpI7Q
2. 通过ComfyUI-Manager安装Janus-Pro插件
3. 下载模型：https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B

Janus-Pro-7B凭借其卓越的性能和灵活的部署方式，为创意工作者和企业提供了强大的AI支持。无论是用于内容创作还是商业应用，其开源协议和本地部署能力都提供了极大的便利。希望本文能帮助你顺利部署和使用这一强大的AI工具。

参考教程：

• 本地部署实测 13
• ComfyUI集成方法 48