镜像社区
部署GPU实例
文档中心
常见问题(FAQ)
通义
WebUI
Wan2.1-WebUI
Wan-2.1,已下载好1.3B和14B的模型。
0/小时
v1.0

Wan2.1-WebUI 镜像使用教程

14B的大模型会占用巨大的显存,建议开8卡运行

镜像使用教程

1. 先选择GPU型号,再点击“立即部署”

image

2. 待实例初始化完成后,在控制台-应用中打开“JupyterLab”

image

3. 进入JupyterLab后新建一个终端Terminal,在终端中输入以下指令

1.3B 可单卡

cd /workspace/Wan2.1
python generate.py  --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --offload_model True --t5_cpu --sample_shift 8 --sample_guide_scale 6 --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage."

14B 需多卡

torchrun --nproc_per_node=8 generate.py --task t2v-14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-14B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage."

4. 不要关闭前一个正在运行的终端,再新建一个终端Terminal,输入以下指令以启动WebUI

启动命令

cd /workspace/Wan2.1/gradio
python t2v_1.3B_singleGPU.py --prompt_extend_method 'local_qwen' --ckpt_dir  /workspace/Wan2.1/Wan2.1-T2V-1.3B/

当运行结果如下图所示时,即可在浏览器中通过 外网ip:7860 访问WebUI界面

image

WebUI界面如下图所示

image

镜像信息
@苍耳阿猫
已使用
47
镜像大小170GB
最近编辑2025-03-03
支持卡型
RTX40系48G RTX40系2080
+3
框架版本
PyTorch-2.6.0
CUDA版本
12.4
应用
JupyterLab: 8888
自定义开放端口
7860
+1
版本
v1.0
2025-07-07
PyTorch:2.6.0 | CUDA:12.4 | 大小:170.00GB