DeepSeek-Janus-Pro环境搭建推理测试

引子

北京时间1月28日凌晨，近期爆红的国产大模型DeepSeek在GitHub平台发布了Janus-Pro多模态大模型，这是继Janus发布之后的一次较大幅度升级。该款大模型是2024年11月13日发布的JanusFlow大模型的高级版本。相比前一代模型，Janus-Pro优化了训练策略、扩展了训练数据，模型也更大。通过这些改进，Janus-Pro 在多模态理解和文本到图像的指令跟踪功能方面都取得了重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。OK，我们开始吧。

一、模型介绍

根据DeepSeek发布的测试结果，Janus-Pro在 GenEval 和 DPG-Bench 基准测试中击败了 Stable Diffusion 和 OpenAI 的 DALL-E 3。目前，Janus系列的4款模型已经开源。

首先，多模态理解任务上：Janus-Pro在MMBench基准测试中得分79.2，超过了其他一些知名的模型，比如TokenFlow-XL（68.9）和MetaMorph（75.2）。这像在一场画画比赛中，Janus-Pro的画作得到更高的评价，说明它在理解图像内容方面确实很厉害。对了，TokenFlow-XL是ByteFlow-AI团队开发的一个多模态模型，而MMBench由Meta公司开发；这两个对比充分说明了Janus-Pro在多模态理解任务中的领先地位。

其次，在视觉生成任务上：Janus-Pro在GenEval基准测试中得分（0.80），也超过了DALL-E 3（0.67）和Stable Diffusion 3 Medium（0.74）等模型。

这像给Janus-Pro一个文字描述，让它画出一幅画，结果它画得比其他模型更准确、更细致，说明它在根据文字描述生成图像方面也很出色。对了，DALL-E 3是OpenAI开发的文生图模型，而 Stable Diffusion 3 Medium不用说了，众所周知，专注于生成高质量图片，特别在中等分辨率下表现出色。

二、环境搭建

模型下载，硬件受限

7B模型

https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B/tree/main

docker run -it -v /datas/work/zzq/:/workspace --gpus=all --net=host pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-devel bash

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三、测试推理

多模态理解：

修改模型路径，支持精度

cd /workspace/DeepSeek/Janus

python inference.py

 

视觉生成：

显存问题修改，parallel_size大小

老显卡不支持bFloat16，修改代码为float16

生成图像如下：