Wan2.1本地化部署

<think>好的，我需要帮助用户了解如何本地化部署Wan2.1。根据用户提供的引用内容，我需要整理出清晰的步骤。首先，用户提到了引用1到3，其中包含安装环境、下载源码、创建虚拟环境、下载模型等步骤。我要确保每个步骤都正确无误，并且符合用户提供的引用信息。 首先，安装Python和CUDA环境。引用2提到需要Python3.10+，如果已有可以跳过。用户可能需要安装Python，所以需要详细说明。CUDA环境也是必须的，特别是版本11.8，需要检查是否安装正确。 接下来，下载源码部分。引用1给出了git clone的命令，所以需要指导用户克隆仓库并进入目录。这部分比较直接，但需要确认用户是否熟悉git的使用，可能需要提醒他们安装git客户端。 然后是创建虚拟环境。使用conda或者venv来隔离项目依赖，引用2提到激活虚拟环境后安装依赖。这里需要确保用户正确创建并激活环境，然后通过pip安装requirements.txt中的包。这一步可能会遇到依赖冲突，需要提醒用户注意版本问题。 下载模型部分分为在线和离线两种方式。引用2和3提到模型可以从Hugging Face或魔搭社区下载，离线方式需要手动放置到指定目录。用户可能需要帮助确定正确的模型路径，避免运行时找不到模型的问题。 运行示例部分，引用2提到运行官方示例脚本，用户可能需要测试是否成功生成视频，并提供问题排查的建议，比如检查CUDA是否可用，依赖是否安装完全。 最后，根据引用3，未来的技术发展方向可能会影响部署方式，但当前步骤应该是有效的。需要确保所有步骤都正确引用用户提供的资料，并在适当的位置添加引用标识。 现在需要将以上思考整理成结构化的步骤，使用中文，符合用户要求的格式，确保LaTeX语法正确，但根据用户的问题内容，可能数学公式不多，但如果有的话，要正确应用。同时生成相关问题，帮助用户深入理解。</think>### Wan2.1本地化部署全流程解析 #### 一、环境配置 1. **Python环境** 需安装$Python3.10+$版本（推荐3.10.9），可通过[Python官网](https://www.python.org/)或Miniconda安装。若已安装可跳过此步骤[^2]。 2. **CUDA环境** 要求$CUDA11.8$及以上版本。验证安装： ```bash nvcc --version ``` 若未安装，需从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)下载对应版本。 #### 二、源码获取 ```bash git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git cd Wan2.1 ``` 通过上述命令克隆仓库并进入项目目录[^1]。 #### 三、虚拟环境搭建 1. **创建虚拟环境** ```bash conda create -n wan2.1 python=3.10.9 conda activate wan2.1 ``` 或使用`venv`模块创建。 2. **安装依赖** ```bash pip install -r requirements.txt ``` 注意：可能需单独安装`torch`与CUDA版本匹配的PyTorch包。 #### 四、模型下载 | 下载方式 | 操作步骤 | |-----------|--------------------------------------------------------------------------| | **在线** | 运行脚本自动下载模型至`models`目录 | | **离线** | 从[Hugging Face](https://huggingface.co/Wan2.1)手动下载后放入指定路径[^3] | #### 五、运行示例 1. **基础测试** ```bash python examples/generate_video.py --prompt "输入文本描述" ``` 首次运行会触发模型加载，需等待5-10分钟（依赖硬件性能）。 2. **参数调优** 支持调整`--resolution`（分辨率）、`--duration`（时长）等参数，例如： ```bash python generate_video.py --prompt "星空下的城市" --resolution 1024x576 --duration 5 ``` #### 六、常见问题排查 - **CUDA不可用**：检查`torch.cuda.is_available()`输出，重新安装对应CUDA版本的PyTorch - **依赖冲突**：使用`pip freeze > requirements.txt`生成当前环境依赖快照 - **显存不足**：降低`--batch_size`或使用`--low_vram_mode`参数[^3]