AI智算-k8s部署DeepSeek Janus-Pro-7B 多模态大模型
文章目录
- 简介
- 环境依赖
- 模型下载
- 下载Janus库
- GPU环境镜像
- 模型manifest
- 调用Janus
- 多模态
- 文生图
简介
DeepSeek Janus Pro 作为一款强大的多模态理解与生成框架,正在成为研究人员和开发者的热门选择。本文将详细介绍如何在云原生k8s环境中部署配置和使用 DeepSeek Janus Pro,以及它在多模态任务中的强大功能。
环境依赖
Kubernetes、GPU(H100)
模型下载
参考链接:https://www.modelscope.cn/models/deepseek-ai/Janus-Pro-7B/files
modelscope download --model deepseek-ai/Janus-Pro-7B --local_dir file_CPU_01/modelServing/Janus-Pro-7B/
下载Janus库
git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git
GPU环境镜像
modelscope-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu22.04-cuda12.1.0-py310-torch2.3.1-tf2.16.1-1.22.2
模型manifest
cat Janus-Pro.yaml
kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:name: janusprolabels:app: januspro
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: janusprotemplate:metadata:labels:app: janusprospec:schedulerName: volcanovolumes:- name: shmemptyDir:medium: MemorysizeLimit: 512G- name: host-timehostPath:path: /etc/localtimetype: ''- name: model-volumehostPath:path: /file_CPU_01/modelServing/Janus-Pro-7B/type: ''containers:- name: janusproimage: modelscope-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu22.04-cuda12.1.0-py310-torch2.3.1-tf2.16.1-1.22.2command: ["/bin/bash", "-c"]args: ["/modelscope_cache/startup.sh"]ports:- name: http-8000containerPort: 8000protocol: TCPenv:- name: MODELSCOPE_CACHEvalue: "/modelscope_cache"resources:limits:nvidia.com/gpu: '8'requests:nvidia.com/gpu: '8'volumeMounts:- name: host-timereadOnly: truemountPath: /etc/localtime- name: shmmountPath: /dev/shm- name: model-volumemountPath: /modelscope_cacheimagePullPolicy: IfNotPresentrestartPolicy: Always
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:name: janusprolabels:app: januspro
spec:ports:- name: http-7860protocol: TCPport: 7860targetPort: 7860selector:app: janusprotype: NodePort
###模型启动脚本###
cat startup.sh
#!/bin/bash
# startup.sh# 复制文件
cp /modelscope_cache/Janus-main/frpc_linux_amd64_v0.3 /usr/local/lib/python3.10/site-packages/gradio/frpc_linux_amd64_v0.3# 安装依赖
echo "Installing dependencies..."
cd /modelscope_cache/Janus-main
pip install -e . # 启动
python demo/app_januspro.py --device cuda
调用Janus
kubectl get svc -n sre-tools
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
januspro NodePort 10.233.38.3 <none> 7860:31456/TCP 3h52m
用宿主机$ip:31456 访问即可
多模态
文生图
PS:
ModelScope server无法直接加载本地下载好的Janus-Pro模型
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