【限时免费】 Wan2.2-T2V-A14B模型本地部署与首次推理全流程实战

Wan2.2-T2V-A14B模型本地部署与首次推理全流程实战

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：

• 推理（Inference）：至少需要一块显存为 80GB 的GPU（如NVIDIA A100或RTX 4090）。
• 微调（Fine-tuning）：需要多块高性能GPU（如4块A100 80GB）以支持分布式训练。

如果你的设备不满足这些要求，建议先升级硬件或选择云端服务。

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环境准备清单

1. 操作系统：推荐使用Linux（如Debian 20.04或更高版本）。
2. Python：版本需≥3.8。
3. PyTorch：版本需≥2.4.0。
4. CUDA：版本需≥11.7。
5. 其他依赖：包括huggingface_hub、modelscope等工具。

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模型资源获取

下载模型

Wan2.2-T2V-A14B模型可以通过以下两种方式下载：

方法一：使用huggingface-cli

pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B --local-dir ./Wan2.2-T2V-A14B

方法二：使用modelscope-cli

pip install modelscope
modelscope download Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B --local_dir ./Wan2.2-T2V-A14B

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逐行解析"Hello World"代码

以下是官方提供的快速上手代码的逐行解析：

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git
cd Wan2.2

• 作用：获取Wan2.2的代码仓库并进入项目目录。

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

• 作用：安装运行模型所需的所有Python依赖包。

3. 运行推理脚本

python generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B --offload_model True --convert_model_dtype --prompt "两只穿着舒适拳击装备的猫在聚光灯下激烈搏斗。"

• 参数解析：
  • --task t2v-A14B：指定任务为文本生成视频。
  • --size 1280*720：生成视频的分辨率为720P。
  • --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B：指定模型权重路径。
  • --offload_model True：启用模型卸载以减少显存占用。
  • --convert_model_dtype：转换模型数据类型以优化性能。
  • --prompt：输入生成视频的文本描述。

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运行与结果展示

1. 运行脚本：执行上述命令后，模型会开始生成视频。
2. 输出路径：生成的视频默认保存在./outputs目录下。
3. 结果示例：
   • 输入文本："两只穿着舒适拳击装备的猫在聚光灯下激烈搏斗。"
   • 输出视频：一段5秒的720P视频，展示两只猫在拳击场景中的动作。

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常见问题（FAQ）与解决方案

Q1: 运行时提示显存不足（OOM）

• 原因：显存不足。
• 解决方案：
  • 使用--offload_model True和--convert_model_dtype参数。
  • 降低视频分辨率（如改为480P）。

Q2: 模型下载失败

• 原因：网络问题或权限不足。
• 解决方案：
  • 检查网络连接。
  • 确保使用正确的下载命令和模型名称。

Q3: 生成的视频质量不佳

• 原因：提示词描述不够详细。
• 解决方案：
  • 使用--use_prompt_extend参数扩展提示词。
  • 提供更详细的文本描述。

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