在本地部署 DeepSeek Janus Pro 模型：从安装到文生图实测

你好，新年好！在这个春节期间，DeepSeek 的热度几乎无人不知，无人不晓。朋友圈里每次都会刷到关于 DeepSeek 的文章，知乎和 B站也是满屏幕相关内容。大多数文章聚焦于 DeepSeek R1 推理模型的强大性能，大家已经讨论得很透彻了，所以在这里就不再重复这些内容了。

其实，我最近也在本地用 ollama 跑了 R1，感觉非常简单，完全没必要再写个教程分享。不过，今天要和大家聊的是我成功在本地部署了 DeepSeek 的 Janus Pro 模型。下面就是我完整的部署过程和一些心得分享。

什么是 Janus Pro？

Janus Pro 是一个创新的自回归框架，专门设计用于多模态理解与生成任务。它通过将视觉编码解耦到不同的处理路径，从而避免了先前方法的局限性。虽然这些描述听起来比较学术，但其实它的核心功能是文生图，也就是文字生成图像，类似于 DALL-E 3 和 Stable Diffusion。

更通俗地说，Janus Pro 通过一个统一的 Transformer 架构，巧妙地处理视觉和语言信息，使得生成的效果比传统方法更加灵活、精准，甚至在某些任务上超越了专用模型。

1. 安装 Conda

首先需要安装 Conda。可以从以下链接下载适用于 Windows 系统的 Anaconda 安装包：Anaconda下载

安装后，记得将 Conda 的安装目录添加到系统的环境变量 PATH 中。