【限时免费】 有手就会!Wan2.2-I2V-A14B模型本地部署与首次推理全流程实战
2026-02-04 04:33:38作者:昌雅子Ethen
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!
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