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DeepSeek-Janus-Pro-7 ollama本地部署发送图片

时间: 2025-03-03 19:37:32 浏览: 278

### DeepSeek Janus Pro 7 Ollama 本地部署发送图片方法 #### 准备工作为了能够在本地成功部署并使用 DeepSeek Janus Pro 7 Ollama 进行图片处理，需先完成模型下载。执行如下命令来获取所需资源[^1]: ```bash modelscope download --model deepseek-ai/Janus-Pro-7B ``` #### 配置环境确保安装了必要的依赖库和支持工具，特别是用于图像处理的部分。通常这涉及到 Python 的 `PIL` 或者 `opencv-python` 库。对于 Windows 用户，在准备环境中还需要特别注意兼容性和路径设置等问题[^2]。 #### 实现图片上传功能当一切就绪之后，可以通过 API 接口实现向已部署的服务端发送图片的功能。下面是一个简单的例子展示如何通过 HTTP POST 请求提交一张图片给服务器： ```python import requests from PIL import Image import io def send_image_to_model(image_path, url='http://localhost:8080/predict'): with open(image_path, 'rb') as f: img_bytes = f.read() files = {'file': ('image.png', img_bytes)} response = requests.post(url, files=files) if response.status_code == 200: result = response.json() print("Prediction:", result) else: print(f"Error {response.status_code}: {response.text}") send_image_to_model('path/to/your/image.png') ``` 此脚本会读取指定位置的图片文件，并将其作为 multipart/form-data 形式的请求体的一部分发送到设定好的 URL 地址上。请注意修改实际使用的 IP 和端口号以及目标接口名称以匹配具体的部署情况。 #### 处理返回的结果一旦接收到服务端响应的数据包，则可以根据实际情况解析 JSON 格式的内容，提取预测结果或其他有用的信息。

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