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title: Janus-Pro-模型库-ModelZoo-昇腾社区
description: JanusPro是DeepSeek推出的开源多模态AI模型，采用创新架构与自研技术，训练流程优化，有1B和7B参数版本。它能处理20+跨模态任务，在文生图、视觉问答等表现出色，生成图像稳定，已在创意、内容创作等领域崭露头角 。
keywords: Janus,Pro,模型库,ModelZoo,昇腾社区,版本配套,准备运行环境,CANN
url: https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models/detail/ffe1a0f4e8ba43aeb989251a3f0308e9
section: (其他)
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# Janus-Pro-模型库-ModelZoo-昇腾社区

URL: https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models/detail/ffe1a0f4e8ba43aeb989251a3f0308e9
描述: JanusPro是DeepSeek推出的开源多模态AI模型，采用创新架构与自研技术，训练流程优化，有1B和7B参数版本。它能处理20+跨模态任务，在文生图、视觉问答等表现出色，生成图像稳定，已在创意、内容创作等领域崭露头角 。
关键词: Janus,Pro,模型库,ModelZoo,昇腾社区,版本配套,准备运行环境,CANN

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Janus-Pro

## Janus-Pro

图文多模态PyTorch推理7812次浏览2026/01/19更新

5.0

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Janus-Pro

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模型使用

版本信息

模型使用

版本信息

...

## license: mit
pipeline_tag: multi-modal
hardwares:
  - NPU
frameworks:
  - PyTorch
library_name: openmind
language:
  - en

## 版本配套

| 组件 | 版本 |
| --- | ---|
| MindIE | 1.0.0 |
| CANN | 8.0.0 |
| PTA | 6.0.0 |
| MindStudio | 7.0.0 |
| HDK | 24.1.0 |

## 一、准备运行环境

### 1.1 获取CANN&MindIE安装包&环境准备

- 设备支持：
Atlas 800I A2推理设备：支持的卡数最小为1
Atlas 300I Duo推理卡：支持的卡数最小为1
Atlas 300 V:支持的卡数最小为1
- Atlas 800I A2/Atlas 300I Duo/Atlas 300 V [了解详情](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=pt+ie+cann)
- 环境准备指导 [了解详情](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC2alpha002/softwareinst/instg/instg_0001.html)

### 1.2 CANN安装

```
# 增加软件包可执行权限，{version}表示软件版本号，{arch}表示CPU架构，{soc}表示昇腾AI处理器的版本。
chmod +x ./Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run
chmod +x ./Ascend-cann-kernels-{soc}_{version}_linux.run
# 校验软件包安装文件的一致性和完整性
./Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run --check
./Ascend-cann-kernels-{soc}_{version}_linux.run --check
# 安装
./Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run --install
./Ascend-cann-kernels-{soc}_{version}_linux.run --install

# 设置环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
```

### 1.3 MindIE安装

```
# 增加软件包可执行权限，{version}表示软件版本号，{arch}表示CPU架构。
chmod +x ./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run
./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run --check

# 方式一：默认路径安装
./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run --install
# 设置环境变量
cd /usr/local/Ascend/mindie && source set_env.sh

# 方式二：指定路径安装
./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run --install-path=${AieInstallPath}
# 设置环境变量
cd ${AieInstallPath}/mindie && source set_env.sh
```

### 1.4 Torch_npu安装

下载 pytorch_v{pytorchversion}_py{pythonversion}.tar.gz

```
tar -xzvf pytorch_v{pytorchversion}_py{pythonversion}.tar.gz
# 解压后，会有whl包
pip install torch_npu-{pytorchversion}.xxxx.{arch}.whl
```

## 二、执行推理

### 2.1 下载权重

### Huggingface

| Model | Sequence Length | Download |
| --- | --- | ---|
| Janus-Pro-1B | 4096 | 🤗 Hugging Face |
| Janus-Pro-7B | 4096 | 🤗 Hugging Face |

### 2.2 下载模型依赖

```
pip install -e .
```

### 2.3 执行推理脚本

#### 2.3.1 多模态理解

```
python inference.py --path './deepseek-ai/Janus-Pro' --device_id 0 --type bf16
```

#### 2.3.2 多模态生成

```
python generation_inference.py --path './deepseek-ai/Janus-Pro' --device_id 0 --type bf16
```

#### 2.3.3 命令行参数说明

```
--device_id 指定npu运行设备
--type 可指定bf16或fp16，Atlas 300I Duo/Atlas 300I Pro/Atlas 300 V设备只支持fp16
--path 指定模型路径
```

## 声明

- 本代码仓提到的数据集和模型仅作为示例，这些数据集和模型仅供您用于非商业目的，如您使用这些数据集和模型来完成示例，请您特别注意应遵守对应数据集和模型的License，如您因使用数据集或模型而产生侵权纠纷，华为不承担任何责任。
- 如您在使用本代码仓的过程中，发现任何问题（包括但不限于功能问题、合规问题），请在本代码仓提交issue，我们将及时审视并解答。

| 版本 | 更新时间 | 精度 | 处理器 | CANN版本 | 操作 |
| --- | --- | --- | --- | --- | ---|
| 1.0 | 2025/02/27 | FP16; BF16 | Ascend 310; Ascend 910 | CANN 8.0.0 t63 | MindIE |

使用模型资源和服务前，请您仔细阅读并理解透彻《昇腾深度学习模型许可协议 3.0》 [了解详情](https://www.hiascend.com/legal/modelzoo_models_license)