HY-Motion 1.0部署教程：离线环境部署方案（含所有依赖离线包）
1. 学习目标与前置准备
HY-Motion 1.0作为十亿级参数的动作生成模型，在离线环境部署时需要特别注意依赖管理和资源分配。本教程将带您完成从零开始的完整部署流程，包含所有依赖的离线安装方案。
您将学会：
- 离线环境下的完整部署流程
- 依赖包的本地安装方法
- 硬件资源的最佳配置方案
- 常见问题的解决方法
准备事项：
- Linux服务器（推荐Ubuntu 20.04+）
- NVIDIA显卡（显存≥24GB）
- 约50GB的可用磁盘空间
- 基础命令行操作能力
2. 离线环境部署方案
2.1 获取离线安装包
我们提供了完整的离线安装包集合，包含：
- 模型权重文件（约15GB）
- Python依赖包（约8GB）
- CUDA运行时库
- 必要的系统依赖
# 下载离线包（假设已放置在/opt目录） cd /opt tar -xzf hy-motion-1.0-offline-package.tar.gz2.2 系统环境配置
首先配置基础系统环境：
# 安装基础系统依赖（需root权限） sudo apt-get update sudo apt-get install -y \ build-essential \ python3-dev \ python3-pip \ libgl1 \ libglib2.0-02.3 Python环境搭建
使用离线方式创建Python虚拟环境：
# 创建虚拟环境 python3 -m venv /opt/hy-motion-env source /opt/hy-motion-env/bin/activate # 离线安装Python包 pip install --no-index --find-links=/opt/hy-motion-offline/packages \ torch==2.1.0 \ torchvision==0.16.0 \ pytorch3d==0.7.5 \ transformers==4.36.23. 模型部署与验证
3.1 模型权重安装
将离线包中的模型权重放置到正确位置：
mkdir -p /opt/hy-motion/models cp /opt/hy-motion-offline/model-weights/* /opt/hy-motion/models/3.2 启动脚本配置
修改启动脚本以适应离线环境：
# start.sh核心配置片段 export PYTHONPATH=/opt/hy-motion-env/lib/python3.8/site-packages export MODEL_PATH=/opt/hy-motion/models/hy-motion-1.0 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.83.3 服务启动与验证
启动Gradio可视化界面：
bash /opt/hy-motion/start.sh访问http://localhost:7860验证部署是否成功。您应该能看到动作生成界面，并能输入文本指令测试模型功能。
4. 常见问题解决
4.1 显存不足问题
如果遇到显存不足错误，可以尝试以下方案：
# 修改启动参数降低显存占用 python generate.py \ --model hy-motion-1.0-lite \ --num_seeds 1 \ --max_length 604.2 依赖冲突处理
若出现依赖冲突，建议：
- 清理现有环境
- 重新创建虚拟环境
- 严格按照离线包中的版本要求安装
4.3 模型加载失败
检查以下关键点：
- 模型权重文件完整性（MD5校验）
- 文件权限设置
- CUDA版本兼容性
5. 总结与下一步
通过本教程，您已经完成了HY-Motion 1.0在离线环境下的完整部署。这套方案特别适合：
- 无外网访问权限的研发环境
- 需要严格管控依赖版本的企业场景
- 高安全性要求的内部系统
建议下一步：
- 尝试不同的文本指令，观察生成效果
- 探索API集成方案
- 考虑性能优化（如量化部署）
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