《DeepSeek Janus Pro 7B ：人工智能大模型详细安装流程》
- 一、准备工作
- 1. **硬件要求**
- 2. **软件环境**
- 二、详细安装步骤
- 1. **配置系统环境**
- 2. **创建Python虚拟环境**
- 3. **克隆代码仓库**
- 4. **安装PyTorch与依赖**
- 5. **下载模型权重**
- 三、验证安装
- 1. **测试多模态问答**
- 2. **测试图像生成**
- 四、常见问题解决
- 1. **显存不足（CUDA Out of Memory）**
- 2. **依赖版本冲突**
- 3. **图像生成模糊或扭曲**
- 五、高级部署建议
以下是 Janus Pro 7B 的详细安装流程，涵盖环境配置、依赖安装、模型部署及验证步骤。根据官方文档和社区实践整理，适合开发者和研究者参考。
一、准备工作
1. 硬件要求
- GPU：NVIDIA显卡（如RTX 3090/4090、A100等），显存 ≥24GB（最低16GB需启用显存优化）。
- 内存：建议 ≥32GB。
- 存储：至少预留50GB空间（模型文件约30GB，依赖库及临时文件需额外空间）。
2. 软件环境
- 操作系统：推荐 Ubuntu 22.04 LTS（Windows需通过WSL 2运行）。
- Python：3.10.x（建议使用Conda管理环境）。
- CUDA Toolkit：11.7或更高（需与PyTorch版本匹配）。
二、详细安装步骤
1. 配置系统环境
# 更新系统包
sudo apt update && sudo apt upgrade -y# 安装基础工具（Git、CUDA驱动等）
sudo apt install -y git wget build-essential# 安装CUDA 11.7（若未安装）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
2. 创建Python虚拟环境
# 安装Miniconda（如未安装）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh# 创建并激活环境
conda create -n janus python=3.10 -y
conda activate janus
3. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git
