DeepSeek Multimodal Large Model Janus-Pro Instalador de un solo clic con tutoriales

今天给大家介绍一个强大的开源多模态模型 - DeepSeek 的 Janus 系列的最新版 Janus-Pro 。它不仅能看懂图片、回答问题，还能根据文字描述生成图片。简单来说，它集成了类似GPT-4V的看图能力和Stable Diffusion的画图能力。

本篇主要分享Janus的一些优缺点、使用方法、部署相关以及整合包。

什么是Janus？

DeepSeek开源的多模态大模型，简单点说就是一个可以理解图片内容和生成图片的模型。目前有三个版本的模型，分别是：Janus、JanusFlow、Janus-Pro。

详情可阅读：DeepSeek lanza la comprensión multimodal unificada y los modelos generativos: de JanusFlow a Janus-Pro

Janus实测

颜色识别

这里我上传了一张不同颜色的安全帽图片，并让Janus去解释这张图。

Janus的回复

这张图片展示了四顶安全帽，分别是红色、白色、黄色和蓝色的。每顶安全帽都有一个通风口，用于通风和散热。这些安全帽通常用于建筑工地、工厂或其他需要佩戴安全装备的工作环境。图片背景为白色，使得安全帽的颜色更加显眼。

可以看到Janus能够准确的识别出安全帽的颜色和数量。

物体识别

这里我找了一张数控机床的图片，扔给Janus看它是否能理解。

Janus的回复

这是一台工业设备，具体来说是一台数控机床（CNC机床）。机床的正面有一个控制面板，上面有几个按钮和显示屏，用于操作和监控机床的运行。机床的左侧有一个可调节的托盘，用于放置工件或材料。机床的顶部有一个冷却风扇，用于保持工作区域的温度。机床的侧面和前面板上有一些显示屏和指示灯，用于显示机床的状态和操作信息。机床的正面和侧面有“VNT-600L”的标识，表明这是VNT品牌的600L型号。整体设计现代且功能性强，适合进行精密加工和制造。

这里有些问题，正确的是Janus能够识别出这事一台数控机床，包括整个设备的大体结构。但是“VNT-600L”标识这里识别错了，应该是VMC850L。

文本识别

这里是用官方的例子进行的测试，可以看到Janus对数学公式也能识别。

Janus的回复

这个公式是关于一个函数 (A_n) 的定义，它用于描述一个数 (n) 在某个集合 (S) 中的位置。具体来说，公式定义了一个函数 (A_n) 的值，它取决于一个数 (n) 在集合 (S) 中的位置。

具体来说，公式定义如下：

[

A_n = a_0 left[ 1 + frac{3}{4} sum_{k=1}^{n} frac{4}{9} right]^{k}

]

这个公式可以被解释为：

1. 函数 (a_0) 是一个常数，它定义了函数 (A_n) 的初始值。
2. 函数 (A_n) 的值取决于 (n) 在集合 (S) 中的位置。
3. 在 (S) 中，(n) 的位置由一个数 (k) 表示，这个数 (k) 的值取决于 (n) 在集合 (S) 中的位置。

这个公式可以用于计算 (A_n) 在集合 (S) 中的值，其中 (S) 是一个包含 (n) 的集合。

某些情况下，对于文本的识别并不理想，比如下图

Diagrama de Vincennes

Janus的另一大亮点就是文生图，但是使用下来，我感觉并不出色。生成速度不快，而且所需要显存很高。

不过...有总比没有强👍🏻

Janus系列不同版本的区别

• Janus，第一代版本，首次提出"视觉解耦"的概念。模型大小：1.3B参数。
• JanusFlow，第二代版本，相比上一代改进了图片生成的方法，提高图片生成的速度和质量。
• Janus-Pro，最新版本，全面升级，大幅度提升了模型理解能力。模型大小：有1B和7B两个版本。

这三个版本就像是同一个产品的不断升级，每一代都有明显的改进，Janus-Pro是目前最强大的版本。

despliegue local

python版本3.10

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

pip install -e .

python demo/app_januspro.py

修改模型

Janus-Pro有1B、7B两个版本的模型，不同模型所需的显存不同，相比1B来说，7B的效果最好。

在我提供的MAC版本的整合包中，默认使用的是1B的模型。

如果你的内存够大，想要使用7B的模型，可以将demo/app_januspro.py脚本load_model方法中的

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

修改为

model_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-7B"

当然，windows小伙伴不需要担心这个问题，有1B和7B两种启动方式进行选择。

运行配置

WIN

Windows英伟达显卡1B需8G显存

整合包运行需要CUDA支持，需要安装cuda12.4

https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-0-download-archive

MAC

 

MAC这里考虑大多用户的配置，我只放了1B版本的模型，如果需要7B可参考上方部署部分的步骤进行修改模型。

针对MAC版本我做了内存优化，及时释放内存，避免内存冗余。MAC Apple Silicon M1/M2/M3/M4 芯片 16G内存。

escribir al final

看到这里，可能有小伙伴会觉得这个项目的应用场景比较有限。但据我了解，已经有小伙伴利用Janus的强大图文理解能力，将工程图纸、技术文档等PDF资料制作成智能知识库。

这是他发我的截图：

更棒的是，如果你看过我上一篇关于微信BOT的文章，完全可以把Janus接入进去，让你的机器人也具备看图说话、生成图片的能力！

获取 Janus-Pro 一键安装包

嘟嘟实验室版（公众号同名）

Quark:
https://pan.quark.cn/s/55f98151a84c

Baidu.
https://pan.baidu.com/s/19Oy6bbzCv8dL3GtOKffAlg?pwd=xiyi