deepseek-ai/Janus: छवि निर्माण के नए आयाम
परिचय
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया में छवि निर्माण (Image Generation) के क्षेत्र में एक नया अध्याय लिखते हुए, deepseek-ai/Janus ने अपनी पहचान बनाई है। जहाँ अब तक DALL·E, Stable Diffusion जैसी प्रणालियाँ चर्चित थीं, Janus ने पारंपरिक मॉडल से आगे बढ़ते हुए एकीकृत मल्टीमॉडल समझ और निर्माण की क्षमता पेश की है। इसका अर्थ यह है कि न केवल यह टेक्स्ट इनपुट से शानदार छवियाँ उत्पन्न करता है, बल्कि इन छवियों की गहन समझ भी रखता है, जिससे संवादात्मक (Conversational) और अधिक प्राकृतिक छवि निर्माण संभव होता है।
Janus की मुख्य विशेषताएँ
- एकीकृत छवि समझ और निर्माण:
एक ही मॉडल के भीतर छवि को समझने और उसे उत्पन्न करने की अद्वितीय क्षमता। - संवादात्मक छवि निर्माण:
उपयोगकर्ता के साथ स्वाभाविक संवाद के जरिए इनपुट को समझना और उसके अनुरूप आउटपुट देना। - उन्नत Janus-Pro संस्करण में नवीनतम सुधार:
- अनुकूलित शिक्षण रणनीतियाँ: बेहतर मॉडल प्रशिक्षण के लिए नवीन तकनीकें।
- विस्तारित प्रशिक्षण डेटा: अधिक विविधता और गुणवत्ता के साथ।
- बड़ा मॉडल आकार (7B पैरामीटर): जिससे अधिक विस्तृत और उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट की उम्मीद की जा सकती है।
विभिन्न मॉडल की तुलना
नीचे दी गई तालिका में Janus की तुलना अन्य प्रमुख छवि निर्माण मॉडल्स से की गई है:
मॉडल | छवि निर्माण क्षमता | मल्टीमॉडल समझ | अनुमानित पैरामीटर | अतिरिक्त विशेषताएँ |
---|---|---|---|---|
DALL·E | हाँ | सीमित | – | रचनात्मक आउटपुट, कलात्मक अभिव्यक्ति |
Stable Diffusion | हाँ | सीमित | – | उच्च गुणवत्ता, विस्तृत विवरण |
deepseek-ai/Janus | हाँ | हाँ | 7B (Janus-Pro) | संवादात्मक छवि निर्माण, एकीकृत मॉडल |
इस विस्तृत परिचय में हमने Janus की मूल विशेषताओं के साथ-साथ उसके आधुनिक दृष्टिकोण को भी उजागर किया है, जिससे पाठकों को इसके अद्वितीय लाभों और अनुप्रयोगों का बेहतर ज्ञान हो सके।
नोट:
यदि लेख के अन्य खंडों में त्रुटि संदेश या विस्तृत तकनीकी विवरण आते हैं, तो आप संबंधित हिस्सों में [यहां त्रुटि विवरण जोड़ें] जैसे प्लेसहोल्डर का उपयोग कर सकते हैं। इससे न केवल लेख की पठनीयता बनी रहेगी बल्कि तकनीकी त्रुटियों के बारे में भी स्पष्ट सूचना दी जा सकेगी।
1. आधिकारिक स्थापना प्रक्रिया
deepseek-ai/Janus की आधिकारिक दस्तावेज़ में एक सरल एवं स्पष्ट स्थापना प्रक्रिया दी गई है। इस प्रक्रिया में निम्नलिखित मुख्य बिंदुओं का ध्यान रखना आवश्यक है:
आवश्यकताएँ:
- Python का संस्करण 3.8 या उससे ऊपर
स्थापना के कदम:
pip install -e .
Gradio डेमो के लिए अतिरिक्त स्थापना:
pip install -e .[gradio]
महत्वपूर्ण अंतर:
pip install -e .
केवल बुनियादी कार्यक्षमता स्थापित करता है।pip install -e .[gradio]
Gradio डेमो के लिए ज़रूरी अतिरिक्त पैकेज भी स्थापित करता है।
सुझाव:
यदि आपका उद्देश्य छवि निर्माण डेमो को चलाना है, तो सुनिश्चित करें कि आपने Gradio के लिए अतिरिक्त पैकेज इंस्टॉल किए हैं।
2. प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट स्थापना प्रक्रिया
विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर स्थापना के लिए कुछ विशेष निर्देशों का पालन करना आवश्यक है:
Windows उपयोगकर्ताओं के लिए:
Windows पर विकास करते समय निम्नलिखित अतिरिक्त घटकों की आवश्यकता होती है:
- Visual Studio Build Tools
- MSVC v143: VS 2022 C++ x64/x86 बिल्ड टूल्स
- Windows 11 SDK: (उदाहरण: 10.0.xxxxx.x)
- Windows के लिए C++ CMake Tools
टिप:
ये सभी उपकरण Visual Studio Installer के माध्यम से आसानी से इंस्टॉल किए जा सकते हैं।
Linux (Ubuntu/WSL) उपयोगकर्ताओं के लिए:
Linux आधारित वातावरण (जैसे Ubuntu या WSL) में ऊपर वर्णित Visual Studio से संबंधित उपकरणों की आवश्यकता नहीं होती। यहाँ मुख्य ध्यान रखने योग्य बातें हैं:
- pip का उपलब्ध होना
- Python का संस्करण 3.8 या उससे ऊपर
3. स्थापना प्रक्रिया में सीखने के अनुभव
वास्तविक प्रयोग में आने वाले कदमों और समस्याओं को समझने हेतु नीचे चरणबद्ध प्रक्रिया दी गई है:
चरण 1: विकास पर्यावरण की तैयारी
1.1 प्रोजेक्ट का क्लोन करना
सबसे पहले, आपको GitHub से Janus का स्रोत कोड क्लोन करना होगा:
# GitHub से प्रोजेक्ट क्लोन करें
git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git
# क्लोन की गई निर्देशिका में प्रवेश करें
cd Janus
1.2 Python वर्चुअल एनवायरनमेंट का निर्माण एवं सक्रियण
स्वच्छ और अलग विकास वातावरण के लिए:
# वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाएँ
python -m venv venv
# Windows पर सक्रियण:
venv\Scripts\activate
# Unix/MacOS पर सक्रियण:
source venv/bin/activate
1.3 आवश्यक पैकेजों की स्थापना
आधिकारिक दस्तावेज़ में बताए अनुसार:
pip install -e .
यदि आप Gradio डेमो चलाना चाहते हैं, तो:
pip install -e .[gradio]
महत्वपूर्ण:
यह ध्यान रखें कि GitHub से कोड क्लोन करने का कदम आपको एक पूर्ण एवं सुव्यवस्थित सेटअप प्रदान करता है।
टिपिकल समस्याएँ और समाधान
नीचे एक तालिका में सामान्य स्थापित मुद्दों एवं उनके संभावित समाधानों का संक्षेप दिया गया है:
समस्या | संभावित कारण | समाधान का सुझाव |
---|---|---|
पैकेज संस्करण संघर्ष | निर्भरता में असंगत पैकेज वर्जन | पैकेज वर्जन अपडेट करें या उपयुक्त संस्करण स्थापित करें |
Gradio संबंधित पैकेज अनुपलब्ध | [gradio] विकल्प का सही से उपयोग न होना | pip install -e .[gradio] का उपयोग करें |
वर्चुअल एनवायरनमेंट सक्रिय न होना | सक्रियण कमांड का सही तरीके से न चलना | अपने प्लेटफ़ॉर्म के अनुसार सही सक्रियण कमांड का उपयोग करें |
सुझाव:
यदि स्थापना के दौरान त्रुटि संदेश प्राप्त होते हैं, तो आप संबंधित अनुभाग में [यहां त्रुटि विवरण जोड़ें] जैसे प्लेसहोल्डर का उपयोग कर सकते हैं। इससे पाठकों को तकनीकी त्रुटियों के बारे में स्पष्ट जानकारी मिल सकेगी।
अतिरिक्त जानकारी:
इस खंड में हमने स्थापना प्रक्रिया के हर चरण को विस्तार से समझाया है। यदि आप Windows पर विकास कर रहे हैं, तो उपरोक्त अतिरिक्त उपकरणों को अवश्य इंस्टॉल करें, जबकि Linux पर यह ध्यान रखें कि आपके पास Python और pip का नवीनतम संस्करण उपलब्ध हो। इसके अतिरिक्त, वर्चुअल एनवायरनमेंट का उपयोग करके विकास वातावरण को अलग रखना एक सर्वोत्तम प्रैक्टिस है, जो संभावित निर्भरता संघर्षों से बचाता है।
4. त्रुटि संदेश, CUDA जाँच और समाधान
स्थापना प्रक्रिया के दौरान कई तकनीकी चुनौतियाँ सामने आईं। उदाहरण के लिए, sentencepiece पैकेज के निर्माण के दौरान एक महत्वपूर्ण त्रुटि उत्पन्न हुई थी, जिसका संदेश कुछ इस प्रकार था:
Stored in directory: C:\Users\minok\AppData\Local\Temp\pip-ephem-wheel-cache-cc4swq0u\wheels\2c\4b\45\67d28393c36daaef8e17794819f595f9a361a464d36ab025ae
Building wheel for sentencepiece (pyproject.toml) … error
error: subprocess-exited-with-error
× Building wheel for sentencepiece (pyproject.toml) did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> [32 lines of output]
C:\Users\minok\AppData\Local\Temp\pip-build-env-0841uj5l\overlay\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\dist.py:270: UserWarning: Unknown distribution option: ‘test_suite’
warnings.warn(msg)
C:\Users\minok\AppData\Local\Temp\pip-build-env-0841uj5l\overlay\Lib\site-packages\setuptools\dist.py:493: SetuptoolsDeprecationWarning: Invalid dash-separated options
!!
********************************************************************************
Usage of dash-separated ‘description-file’ will not be supported in future
versions. Please use the underscore name ‘description_file’ instead.
By 2025-Mar-03, you need to update your project and remove deprecated calls
or your builds will no longer be supported.
See https://setuptools.pypa.io/en/latest/userguide/declarative_config.html for details.
********************************************************************************
!!
opt = self.warn_dash_deprecation(opt, section)
running bdist_wheel
running build
running build_py
creating build\lib.win-amd64-cpython-312\sentencepiece
copying src\sentencepiece/__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\sentencepiece
copying src\sentencepiece/sentencepiece_model_pb2.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\sentencepiece
copying src\sentencepiece/sentencepiece_pb2.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\sentencepiece
running build_ext
building ‘sentencepiece._sentencepiece’ extension
creating build\temp.win-amd64-cpython-312\Release\src\sentencepiece
“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2022\BuildTools\VC\Tools\MSVC\14.41.34120\bin\HostX86\x64\cl.exe” /c /nologo /O2 /W3 /GL /DNDEBUG /MD -IC:\youtube\Janus\venv\include -IC:\Users\minok\.pyenv\pyenv-win\versions\3.12.0\include -IC:\Users\minok\.pyenv\pyenv-win\versions\3.12.0\Include “-IC:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2022\BuildTools\VC\Tools\MSVC\14.41.34120\include” “-IC:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2022\BuildTools\VC\Auxiliary\VS\include” “-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22621.0\ucrt” “-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.22621.0\\um” “-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.22621.0\\shared” “-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.22621.0\\winrt” “-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.22621.0\\cppwinrt” /EHsc /Tpsrc/sentencepiece/sentencepiece_wrap.cxx /Fobuild\temp.win-amd64-cpython-312\Release\src\sentencepiece\sentencepiece_wrap.obj /MT /I..\build\root\include
cl : コマンド ライン warning D9025 : ‘/MD’ より ‘/MT’ が優先されます。
sentencepiece_wrap.cxx
src/sentencepiece/sentencepiece_wrap.cxx(2809): fatal error C1083: include ファイルを開けません。’sentencepiece_processor.h’:No such file or directory
error: command ‘C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio\\2022\\BuildTools\\VC\\Tools\\MSVC\\14.41.34120\\bin\\HostX86\\x64\\cl.exe’ failed with exit code 2
[end of output]
note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
ERROR: Failed building wheel for sentencepiece
Successfully built janus
Failed to build sentencepiece
ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (sentencepiece)

यह त्रुटि तब होती है जब आवश्यक हेडर फ़ाइल sentencepiece_processor.h
उपलब्ध नहीं होती। ध्यान दें कि यह त्रुटि pip की ओर से नहीं, बल्कि आपके स्थानीय निर्माण वातावरण में आवश्यक घटकों की कमी या असंगति के कारण उत्पन्न हुई है।
CUDA वर्शन की जाँच
इस समस्या की गहराई में जाने के लिए हमने CUDA वातावरण की जाँच की। nvcc -V
कमांड चलाने पर निम्नलिखित आउटपुट प्राप्त हुआ:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
...
Cuda compilation tools, release 12.4, V12.4.131
इसका अर्थ है कि आपके सिस्टम में CUDA 12.4 इंस्टॉल है। वहीं, PyTorch 2.0.1 सामान्यतः CUDA 11.8 या उससे कम वर्शन के साथ संगत होता है। यह असंगति संभावित रूप से त्रुटि का एक मुख्य कारण है।
समाधान के विकल्प
आपके पास इस समस्या का समाधान करने के दो विकल्प मौजूद हैं:
विकल्प 1: CUDA वर्शन को डाउनग्रेड करें (CUDA 11.8)
यदि आप PyTorch 2.0.1 का उपयोग करना जारी रखना चाहते हैं, तो अपने CUDA वर्शन को CUDA 11.8 में डाउनग्रेड करना एक विकल्प हो सकता है। इस स्थिति में, निम्न कमांड का उपयोग करें:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
विकल्प 2: PyTorch का नवीनतम वर्शन इंस्टॉल करें (CUDA 12.4 समर्थन के साथ)
दूसरा विकल्प है कि आप अपने PyTorch को नवीनतम वर्शन में अपडेट कर लें, जो CUDA 12.4 के साथ संगत हो। इसके लिए निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
समाधान की तुलना सारिणी
विकल्प | CUDA वर्शन | इंस्टॉलेशन कमांड | लाभ |
---|---|---|---|
विकल्प 1: डाउनग्रेड | CUDA 11.8 | pip3 install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 | पुराने और परीक्षण किए गए संयोजन के साथ स्थिरता |
विकल्प 2: नवीनतम वर्शन | CUDA 12.4 | pip3 install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 | नवीनतम CUDA सुविधाएँ और बेहतर प्रदर्शन |
नोट:
इन कमांड्स को चलाने से पहले अपने वर्चुअल एनवायरनमेंट को सक्रिय करना न भूलें, और यह सुनिश्चित करें कि अन्य सभी आवश्यक निर्भरताएँ पहले से ही इंस्टॉल हैं।
इस खंड में हमने स्थापना प्रक्रिया के दौरान आने वाली त्रुटियों की पहचान, उनके संभावित कारणों और समाधान के विकल्पों को विस्तार से समझाया है। इससे आपके विकास अनुभव में आने वाली बाधाओं को दूर करने में मदद मिलेगी।
5. PyTorch पर्यावरण का पुनर्निर्माण – CUDA 12.4 के अनुरूप
जब हम नवीनतम CUDA 12.4 के साथ काम कर रहे हों, तो PyTorch पर्यावरण को साफ-सुथरे तरीके से पुनर्निर्मित करना अत्यंत महत्वपूर्ण हो जाता है। निम्नलिखित चरणों का पालन करें:
चरण 1: मौजूदा वर्चुअल पर्यावरण की सफाई
सबसे पहले, सुनिश्चित करें कि आपका मौजूदा वर्चुअल पर्यावरण निष्क्रिय है, और फिर उसे हटाएं ताकि कोई पुरानी निर्भरताएँ बाधा न बनें।
- यदि आपका वर्चुअल पर्यावरण सक्रिय है, तो इसे निष्क्रिय करें:
deactivate
- उसके बाद, वर्चुअल एनवायरनमेंट की फोल्डर को हटाएं:
- Windows में:
rd /s /q venv # Windows कमांड
- या PowerShell में:
rm -rf venv
- Windows में:
चरण 2: नया वर्चुअल पर्यावरण बनाना
एक स्वच्छ शुरुआत के लिए नया वर्चुअल पर्यावरण बनाएँ:
python -m venv venv
इसके बाद, इसे सक्रिय करें:
- Windows में:bashコピーする
venv\Scripts\activate
सक्रिय होते ही आपके प्रॉम्प्ट के शुरू में(venv)
दिखाई देगा, जैसे:bashコピーする(venv) PS C:\your\project\path>
चरण 3: CUDA 12.4-अनुकूलित PyTorch का इंस्टॉलेशन
अब नए वातावरण में, CUDA 12.4 के अनुरूप PyTorch, torchvision, और torchaudio इंस्टॉल करें:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
यह कमांड निम्नलिखित कार्य करता है:
- CUDA 12.4 के लिए बिल्ट PyTorch का नवीनतम संस्करण इंस्टॉल करता है।
- torchvision और torchaudio भी उसी CUDA समर्थन के साथ इंस्टॉल होते हैं।
- NVIDIA द्वारा होस्ट किए गए प्री-बिल्ट (pre-built) wheel फाइलों का उपयोग करता है, जिससे इंस्टॉलेशन तेज और भरोसेमंद बनता है।
चरण 4: स्थापना की पुष्टि
इंस्टॉलेशन के बाद यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपका PyTorch GPU को सही से पहचान रहा है, निम्न कमांड चलाएँ:
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
यदि आउटपुट में True
दिखाई देता है, तो आपका सेटअप सफल रहा है।
अतिरिक्त टिप्स और विचार
- वर्चुअल एनवायरनमेंट का महत्व:
एक नया और साफ-सुथरा वर्चुअल पर्यावरण पुराने पैकेजों से होने वाली संभावित समस्याओं से बचाता है, जिससे निर्भरता संबंधित त्रुटियाँ कम होती हैं। - डिबगिंग टिप्स:
यदि इंस्टॉलेशन के दौरान कोई त्रुटि आती है, तो त्रुटि संदेश ध्यान से पढ़ें। अक्सर, संदेश में स्पष्ट संकेत होता है कि समस्या किस पैकेज या घटक में है। - नियमित अपडेट:
समय-समय पर अपने वर्चुअल एनवायरनमेंट को अपडेट करते रहें। यदि कोई पुराना वातावरण असंगत हो जाता है, तो नया वातावरण बनाना हमेशा एक बेहतरीन प्रैक्टिस है।
इस प्रकार, PyTorch पर्यावरण का पुनर्निर्माण करते समय आप न केवल एक साफ शुरुआत सुनिश्चित करते हैं, बल्कि CUDA 12.4 की नवीनतम क्षमताओं का भी पूरा लाभ उठा सकते हैं।
6. GPU मेमोरी की समस्या और समाधान
6.1 समस्या की शुरुआत
जब हमने Janus डेमो को चलाने के लिए python demo/app_januspro.py
कमांड चलाया, तो हमें निम्नलिखित त्रुटि संदेश देखने को मिला:
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\gradio\queueing.py”, line 625, in process_events
response = await route_utils.call_process_api(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\gradio\route_utils.py”, line 322, in call_process_api
output = await app.get_blocks().process_api(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\gradio\blocks.py”, line 2044, in process_api
result = await self.call_function(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\gradio\blocks.py”, line 1591, in call_function
prediction = await anyio.to_thread.run_sync( # type: ignore
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\anyio\to_thread.py”, line 56, in run_sync
return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py”, line 2461, in run_sync_in_worker_thread
return await future
^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py”, line 962, in run
result = context.run(func, *args)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\gradio\utils.py”, line 883, in wrapper
response = f(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py”, line 116, in decorate_context
return func(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\demo\app_januspro.py”, line 160, in generate_image
output, patches = generate(input_ids,
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\demo\app_januspro.py”, line 99, in generate
outputs = vl_gpt.language_model.model(inputs_embeds=inputs_embeds,
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1736, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1747, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py”, line 589, in forward
layer_outputs = decoder_layer(
^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1736, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1747, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py”, line 332, in forward
hidden_states, self_attn_weights = self.self_attn(
^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1736, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1747, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py”, line 276, in forward
key_states, value_states = past_key_value.update(key_states, value_states, self.layer_idx, cache_kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “C:\youtube\Janus\venv\Lib\site-packages\transformers\cache_utils.py”, line 450, in update
self.value_cache[layer_idx] = torch.cat([self.value_cache[layer_idx], value_states], dim=-2)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
RuntimeError: CUDA error: out of memory
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
यह संदेश स्पष्ट रूप से बताता है कि GPU पर उपलब्ध मेमोरी पर्याप्त नहीं है, जिससे मॉडल लोड और निष्पादन में बाधा उत्पन्न हो रही है।
6.2 समस्या का विश्लेषण
GPU मेमोरी की कमी आमतौर पर निम्नलिखित कारणों से होती है:
- बड़े मॉडल का उपयोग:
उदाहरण के लिए,deepseek-ai/Janus-Pro-7B
मॉडल काफी मेमोरी की मांग करता है। - समानांतर में कई छवियों का निर्माण:
डिफ़ॉल्ट रूप से, कोड 5 छवियाँ एक साथ उत्पन्न करता है, जिससे GPU पर अत्यधिक लोड पड़ता है। - अन्य प्रक्रियाएँ:
पृष्ठभूमि में चल रहे अन्य कार्य भी GPU मेमोरी का उपयोग कर रहे होते हैं।
6.3 समाधान: मॉडल और कोड में अनुकूलन
1. मॉडल का आकार कम करना
विकास और परीक्षण के दौरान GPU मेमोरी की बचत के लिए छोटे मॉडल का उपयोग करें:
- app_januspro.py फाइल में निम्न पंक्ति ढूंढें:
model_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-7B"
- इसे बदलकर निम्न करें:
model_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-1B"
इससे मेमोरी उपयोग में काफी कमी आएगी।
2. एक साथ उत्पन्न होने वाली छवियों की संख्या घटाना
यदि एक साथ 5 छवियाँ उत्पन्न करना GPU पर अत्यधिक दबाव डाल रहा है, तो parallel_size
पैरामीटर को संशोधित करें:
- कोड में निम्न पंक्तियाँ हो सकती हैं:
parallel_size: int = 5,
औरparallel_size = 5
- इन दोनों स्थानों पर मान को 1 में बदल दें:
parallel_size: int = 1,
औरparallel_size = 1
3. मॉडल का आकार फिर से बढ़ाना (वैकल्पिक)
यदि अंततः उच्च गुणवत्ता वाले 7B मॉडल का उपयोग करना आवश्यक हो, तो उपरोक्त परिवर्तनों के बाद आप मॉडल पथ को पुनः बदलकर:
model_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-7B"
कर सकते हैं, बशर्ते आपने GPU मेमोरी के उपयोग का समुचित प्रबंधन कर लिया हो।

6.4 समाधान की तुलना सारिणी
समस्या | संभावित कारण | समाधान |
---|---|---|
GPU मेमोरी की कमी | बड़े मॉडल का उपयोग और एक साथ कई छवियाँ का निर्माण | छोटे मॉडल (1B) का उपयोग करें और parallel_size को 1 करें |
एक साथ कई छवियाँ उत्पन्न करना | डिफ़ॉल्ट में 5 छवियाँ एक साथ उत्पन्न होती हैं | एक साथ उत्पन्न होने वाली छवियों की संख्या घटाकर GPU पर लोड कम करें |
उच्च गुणवत्ता वाले मॉडल का उपयोग | GPU पर अत्यधिक भार | विकास/परीक्षण के दौरान छोटे मॉडल का उपयोग करें; बाद में बड़े मॉडल पर स्विच करें |
6.5 अतिरिक्त सुझाव
- GPU प्रोफाइलिंग उपकरण:
nvidia-smi
जैसे टूल्स का उपयोग करके GPU मेमोरी के उपयोग पर नजर रखें। इससे आपको पता चलेगा कि कौन से प्रोसेस मेमोरी का सबसे अधिक उपयोग कर रहे हैं। - मेमोरी क्लीनअप:
यदि आप लगातार GPU मेमोरी से संबंधित त्रुटियों का सामना कर रहे हैं, तो कोड मेंtorch.cuda.empty_cache()
जोड़कर मेमोरी को रिफ्रेश करने का प्रयास करें। - डिबगिंग के लिए सेटिंग्स:
यदि त्रुटियाँ असममित रूप से आ रही हैं, तोCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
सेट करने से त्रुटियों का सही स्थान पहचानने में आसानी हो सकती है।
इस खंड में हमने GPU मेमोरी की समस्या के वास्तविक उदाहरण, विश्लेषण और समाधान के लिए चरण-दर-चरण प्रक्रिया को विस्तृत किया है। इससे आपके पाठकों को न केवल समस्या के समाधान में मदद मिलेगी, बल्कि यह भी समझ आएगा कि किन परिस्थितियों में किस उपाय का उपयोग करना उपयुक्त है।

7. उन्नत अनुकूलन तकनीकें
Janus के प्रदर्शन को और बेहतर बनाने के लिए, सिर्फ मौलिक सेटअप ही पर्याप्त नहीं होता। यहां हम कुछ उन्नत तकनीकों की बात करेंगे, जिनसे आप अपने मॉडल को तेज, स्मूथ और मेमोरी-फ्रेंडली बना सकते हैं।
7.1 मॉडल अनुकूलन रणनीतियाँ
a. PyTorch JIT का उपयोग
- TorchScript में कन्वर्जन:
अपने मॉडल को TorchScript में कन्वर्ट करके आप JIT (Just-In-Time) कंपाइलेशन का लाभ उठा सकते हैं। इससे न केवल inference की गति बढ़ती है, बल्कि मेमोरी का भी बेहतर प्रबंधन होता है।import torch
# अपने मॉडल को TorchScript में कन्वर्ट करें
scripted_model = torch.jit.script(model)
- लाभ:
- तेजी से निष्पादन
- बेहतर डिप्लॉयमेंट क्षमता
b. अर्ध-प्रेसिजन (FP16) और BFloat16 का उपयोग
- कम मेमोरी, तेज़ गनती:
मॉडल को FP16 या BFloat16 में कन्वर्ट करने से GPU मेमोरी का लगभग 50% तक बचत होती है। BFloat16, FP16 की तुलना में अधिक संख्यात्मक स्थिरता प्रदान करता है।# FP16 में मॉडल को कन्वर्ट करना
model = model.half()
# या BFloat16 का उपयोग
model = model.to(torch.bfloat16)
- लाभ:
- मेमोरी की खपत में कमी
- तेज़ गणना गति
7.2 मल्टी-GPU और वितरित प्रशिक्षण
a. मल्टी-GPU समर्थन
- DataParallel का उपयोग:
यदि आपके पास एक से अधिक GPU उपलब्ध हैं, तो आप PyTorch काtorch.nn.DataParallel
उपयोग कर सकते हैं। इससे मॉडल के भार को GPU के बीच समान रूप से वितरित किया जा सकता है।import torch.nn as nn
model = nn.DataParallel(model)
- DistributedDataParallel (DDP):
बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए, DDP एक उत्कृष्ट विकल्प है, जो अधिक स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन प्रदान करता है।
b. Docker आधारित डिप्लॉयमेंट
- Docker कंटेनर में GPU समर्थन:
डिप्लॉयमेंट के दौरान यदि आप स्थिरता और पोर्टेबिलिटी चाहते हैं, तो Docker का उपयोग करें। NVIDIA के कंटेनर टूलकिट के साथ, GPU एक्सेलेरेशन भी सक्षम किया जा सकता है।FROM pytorch/pytorch:latest
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility
- लाभ:
- निर्भरता की स्पष्टता
- पर्यावरण की स्थिरता
7.3 प्रदर्शन अनुकूलन के अन्य उपाय
a. Dynamic Batching
- बैच साइज़ का अनुकूलन:
इनपुट की लंबाई के आधार पर बैच साइज़ को डायनामिक रूप से समायोजित करें। इससे मॉडल की दक्षता में सुधार होता है।
def dynamic_batch_size(input_length):
return min(32, 2048 // input_length)
b. कैशिंग तकनीक
- Attention Cache का उपयोग:
मॉडल के पिछले states को कैश करके भविष्य की गणनाओं को तेज किया जा सकता है। उदाहरण के लिए:outputs = model.generate(
input_ids,
use_cache=True,
max_new_tokens=100
)
- लाभ:
- पुनः गणना से बचाव
- तेज़ inference गति
7.4 तकनीकों की तुलना सारिणी
तकनीक | मुख्य लाभ | उदाहरण/कोड |
---|---|---|
TorchScript (JIT) | तेजी से निष्पादन, बेहतर डिप्लॉयमेंट | scripted_model = torch.jit.script(model) |
FP16 / BFloat16 | मेमोरी बचत, तेज गणना | model = model.half() या model = model.to(torch.bfloat16) |
DataParallel / DDP | मल्टी-GPU समर्थन, स्केलेबिलिटी | model = nn.DataParallel(model) |
Dynamic Batching | बैच साइज़ का अनुकूलन | def dynamic_batch_size(input_length): ... |
Attention Cache | पुनः गणना से बचाव, तेज़ inference | outputs = model.generate(..., use_cache=True, ...) |
Docker Deployment | पर्यावरण की स्थिरता, पोर्टेबिलिटी | Dockerfile में ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all |
7.5 अंतिम सुझाव
- अध्ययन क्रमिक रूप से:
इन तकनीकों को एक साथ लागू करने से पहले, प्रत्येक तकनीक का प्रभाव मापें। एक-एक करके अनुकूलन करने से समस्या की जड़ तक पहुँचना आसान हो जाता है। - हार्डवेयर के अनुसार अनुकूलन:
अपने GPU और सिस्टम की सीमाओं को ध्यान में रखते हुए अनुकूलन रणनीति अपनाएं। कभी-कभी छोटे परिवर्तन भी बड़े सुधार ला सकते हैं। - समय-समय पर अपडेट:
PyTorch और CUDA की नई अपडेट्स के साथ अपने कोडबेस को अपडेट करते रहें ताकि नवीनतम तकनीकी सुधारों का लाभ मिल सके।
इस खंड में हमने उन्नत अनुकूलन तकनीकों के माध्यम से Janus और PyTorch के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के उपायों पर विस्तार से चर्चा की है। इससे आपके पाठकों को अपने प्रोजेक्ट के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए व्यावहारिक और तकनीकी दोनों ही दृष्टिकोण मिलेंगे।
PyTorch पर्यावरण में निर्भरता समाधान और समस्या निवारण
जब हम PyTorch पर्यावरण में प्रोजेक्ट सेटअप करते हैं, तो निर्भरता से जुड़ी कई चुनौतियाँ सामने आ सकती हैं। मेरे अनुभव में, पुराने वर्जन और अनपेक्षित त्रुटियाँ विकास के दौरान अक्सर समस्याएँ उत्पन्न करती हैं। नीचे इस प्रक्रिया का विस्तृत विवरण दिया गया है:
1. निर्भरता की जाँच
सबसे पहले, मैंने प्रोजेक्ट की सभी निर्भरताओं की जांच के लिए निम्न कमांड चलाया:
pip install -r requirements.txt
इससे मुझे निम्न त्रुटि संदेश प्राप्त हुआ:
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==2.0.1 (from versions: 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1, 2.5.0, 2.5.1)
ERROR: No matching distribution found for torch==2.0.1
विश्लेषण:
यह त्रुटि स्पष्ट करती है कि requirements.txt
में torch के लिए पुराने वर्जन (2.0.1) का उल्लेख है, जबकि मैंने पहले ही CUDA 12.4 समर्थित नवीनतम PyTorch इंस्टॉल कर लिया है। इसलिए, वर्जन असंगति के कारण यह त्रुटि उत्पन्न हुई।
2. त्रुटि को नजरअंदाज करने का निर्णय
इस स्थिति में मैंने निम्न तर्क अपनाया:
- नवीनतम PyTorch इंस्टॉल है:
मैंने पहले ही CUDA 12.4 के अनुरूप नवीनतम PyTorch इंस्टॉल कर लिया है, जिससे बुनियादी सुविधाएँ उपलब्ध हैं। - वर्जन असंगति:
requirements.txt
में torch==2.0.1 का उल्लेख अब वर्तमान CUDA वर्शन के साथ संगत नहीं है। - प्रभावित कार्यक्षमता:
PyTorch की मूल कार्यक्षमता पहले से उपलब्ध होने के कारण, इस त्रुटि का गंभीर प्रभाव नहीं पड़ता।
इसलिए, मैंने इस त्रुटि को नजरअंदाज कर आगे बढ़ने का निर्णय लिया।
3. ऐप्लिकेशन का परीक्षण और नई त्रुटि संदेश
इसके बाद, मैंने ऐप्लिकेशन को चलाने का प्रयास किया:
python demo/app_januspro.py
लेकिन मुझे निम्न त्रुटि संदेश मिला:
Traceback (most recent call last):
File "C:\youtube\Janus\demo\app_januspro.py", line 1, in <module>
import gradio as gr
ModuleNotFoundError: No module named 'gradio'
विश्लेषण:
यह संदेश बताता है कि Gradio पैकेज इंस्टॉल नहीं है। आमतौर पर, pip install -e .[gradio]
से यह समस्या हल हो जानी चाहिए थी, लेकिन PyTorch वर्जन की समस्या के कारण पूर्ण स्थापना नहीं हो सकी।
4. Gradio का समाधान
इस समस्या के लिए मैंने सरल उपाय अपनाया और सीधे Gradio इंस्टॉल किया:
pip install gradio
क्यों चुना यह तरीका?
- न्यूनतम निर्भरता:
केवल आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करने से अन्य पैकेजों के टकराव की संभावना कम हो जाती है। - सरल और त्वरित:
सीधे Gradio इंस्टॉल करने से समस्या का समाधान तुरंत हो गया और आगे के परीक्षण सुचारू रूप से हो सके। - टroubleshooting में आसानी:
आवश्यक पैकेजों को अलग से इंस्टॉल करने से त्रुटि के स्रोत का पता लगाना सरल हो जाता है।
5. निर्भरता समस्या से निपटने की समग्र प्रक्रिया
व्यक्तिगत इंस्टॉलेशन की सीमाएँ:
- बार-बार ऐप्लिकेशन चलाने पर विभिन्न निर्भरता त्रुटियाँ सामने आती हैं।
- प्रत्येक पैकेज को व्यक्तिगत रूप से इंस्टॉल करना, उनके टकराव को हल करना अत्यधिक समय-साध्य हो जाता है।
समग्र समाधान – Editable Mode:
जब मैंने प्रोजेक्ट संरचना का अवलोकन किया, तो मैंने पाया कि setup.py या pyproject.toml मौजूद हैं। Editable Mode में प्रोजेक्ट इंस्टॉल करने से:
- सभी निर्भरताएँ एक साथ स्थापित:
pip install -e .
कमांड से प्रोजेक्ट में परिभाषित सभी निर्भरता स्वचालित रूप से इंस्टॉल हो जाती हैं। - तत्काल अपडेट:
-e (editable) मोड के कारण, कोड में किए गए परिवर्तन तुरंत परिलक्षित होते हैं। - वर्जन संगतता:
प्रोजेक्ट की सेटिंग फ़ाइल में निर्भरता और वर्जन नियंत्रण सुव्यवस्थित रूप से प्रबंधित होते हैं।
सुझाव:
Editable Mode का उपयोग करते समय यह सुनिश्चित करें कि setup.py या pyproject.toml पूरी तरह से अद्यतन हो और सभी आवश्यक पैकेज सही ढंग से परिभाषित हों।
निर्भरता समस्या के समाधान की तुलना सारिणी
स्थिति | समस्या का विवरण | समाधान |
---|---|---|
पुराना torch वर्जन | requirements.txt में torch==2.0.1 का उल्लेख, जो अब उपलब्ध नहीं है | नवीनतम PyTorch (CUDA 12.4 समर्थित) इंस्टॉल करना और त्रुटि को नजरअंदाज करना |
Gradio पैकेज का अभाव | import gradio as gr में ModuleNotFoundError | सीधे pip install gradio का उपयोग करना |
व्यक्तिगत निर्भरता इंस्टॉलेशन | पैकेज टकराव और निरंतर त्रुटियाँ | Editable Mode (pip install -e . ) का उपयोग करना, जिससे निर्भरताएँ स्वचालित रूप से हल हों |
निष्कर्ष
इस प्रकार, निर्भरता से संबंधित समस्याओं का समाधान करते हुए मैंने यह पाया कि कभी-कभी कठोर वर्जन नियंत्रण को नजरअंदाज कर व्यावहारिक समाधान अपनाना आवश्यक होता है—विशेषकर विकास और परीक्षण के दौरान। Editable Mode का उपयोग करके और आवश्यक पैकेजों को अलग से इंस्टॉल करके, मैंने प्रोजेक्ट को सुचारू रूप से चलने योग्य बनाया।

