有手就会！Wan2.2-I2V-A14B模型本地部署与首次推理全流程实战
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B 写在前面：硬件门槛
在开始之前，请确保你的设备满足以下最低硬件要求，以保证模型能够顺利运行：
- GPU：至少需要一块显存为 80GB 的显卡（例如 NVIDIA A100 或 4090）。
- 操作系统：支持 Linux 或 Windows（推荐 Linux）。
- Python：版本需为 3.8 或更高。
- PyTorch：版本需为 2.4.0 或更高。
如果你的设备不满足以上要求，可能会导致运行失败或性能不佳。
环境准备清单
在开始部署之前，请确保你的环境中已经安装了以下工具和库：
- Python 3.8+：可以通过
python --version检查版本。 - PyTorch 2.4.0+：安装命令如下：
pip install torch torchvision torchaudio - Git：用于克隆代码仓库。
- CUDA 和 cuDNN：确保与你的 PyTorch 版本兼容。
模型资源获取
Wan2.2-I2V-A14B 模型的权重文件可以通过以下方式下载：
-
使用 huggingface-cli：
pip install "huggingface_hub[cli]" huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B --local-dir ./Wan2.2-I2V-A14B -
使用 modelscope-cli：
pip install modelscope modelscope download Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B --local_dir ./Wan2.2-I2V-A14B
下载完成后，模型文件会保存在 ./Wan2.2-I2V-A14B 目录中。
逐行解析“Hello World”代码
以下是官方提供的快速上手代码，我们将逐行解析其功能：
1. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git
cd Wan2.2
- 功能：克隆 Wan2.2 的代码仓库到本地，并进入项目目录。
2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 功能：安装运行模型所需的所有依赖库。如果
flash_attn安装失败，可以尝试先安装其他库，最后再安装它。
3. 运行单 GPU 推理
python generate.py --task i2v-A14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.2-I2V-A14B --offload_model True --convert_model_dtype --image examples/i2v_input.JPG --prompt "Summer beach vacation style..."
- 参数解析：
--task i2v-A14B：指定任务为图像到视频生成。--size 1280*720：生成视频的分辨率为 720P。--ckpt_dir ./Wan2.2-I2V-A14B：指定模型权重目录。--offload_model True：启用模型卸载以节省显存。--convert_model_dtype：转换模型参数类型以优化性能。--image examples/i2v_input.JPG：输入图像的路径。--prompt "..."：生成视频的提示词。
运行与结果展示
-
运行命令： 将上述代码粘贴到终端中运行，等待模型加载和推理完成。
-
结果展示： 生成的视频会保存在默认输出目录中。你可以通过视频播放器查看生成的 720P 视频。
常见问题（FAQ）与解决方案
1. 显存不足
问题：运行时报错显存不足。
解决方案：
- 降低生成视频的分辨率（例如改为
--size 640*480）。 - 启用
--offload_model True和--convert_model_dtype参数。
2. 依赖安装失败
问题：flash_attn 安装失败。
解决方案：
- 先安装其他依赖，最后再尝试安装
flash_attn。 - 检查 CUDA 和 PyTorch 版本是否兼容。
3. 模型下载慢
问题：模型权重下载速度慢。
解决方案：
- 使用代理或更换下载源。
- 手动下载权重文件并解压到指定目录。
结语
通过以上步骤，你已经成功完成了 Wan2.2-I2V-A14B 模型的本地部署和首次推理！希望这篇教程能够帮助你快速上手。如果在使用过程中遇到其他问题，欢迎查阅官方文档或社区讨论。祝你玩得愉快！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
