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README.md

+# Wan2.1-T2V-14B
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+## 项目简介
+
+Wan2.1-T2V-14B 是阿里巴巴通义实验室研发的开源文本到视频（T2V）AI 模型，参数规模达 140 亿，依托扩散 Transformer（DiT）范式与 Wan-VAE 架构，结合 Flow Matching 技术及 T5 文本编码器，可精准解析文本提示并融合视觉信息，高效生成含复杂物体运动、镜头移动与自然动态交互的视频内容。
+
+## 环境部署
+
+### 1. 拉取镜像
+
+```
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.8.5-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-das1.6-py3.10-20250711
+```
+
+### 2. 创建容器
+
+```
+docker run -it \
+--network=host \
+--hostname=localhost \
+--name=WAN \
+-v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \
+-v $PWD:/workspace \
+--ipc=host \
+--device=/dev/kfd \
+--device=/dev/mkfd \
+--device=/dev/dri \
+--shm-size=512G \
+--privileged \
+--group-add video \
+--cap-add=SYS_PTRACE \
+--security-opt seccomp=unconfined \
+image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.8.5-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-das1.6-py3.10-20250711 \
+/bin/bash  
+```
+
+## 测试步骤
+
+### 1. 拉取优化后代码仓库
+
+```
+git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/bw-bestperf/wan2.1-t2v-14b.git
+cd wan2.1-t2v-14b
+```
+
+### 2. 安装依赖
+
+```
+pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
+
+# 下载优化后的rocblas包
+curl -f -C - -o rocblas-install-0910-bug.tar.gz https://ksefile.hpccube.com:65241/efile/s/d/amVycnJycnk=/42b32be89e5e9c46 
+
+# 解压至/opt目录下并添加系统环境变量
+tar xvf rocblas-install-1027-bug.tar.gz -C /opt/
+vim ~/.bashrc
+# 文件末尾添加以下命令
+export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocblas-install/lib:$LD_LIBRARY_PATH
+```
+
+ ### 4. 下载模型
+
+```
+pip install modelscope
+
+modelscope download --model Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged --include 'split_files/diffusion_models/wan2.1_t2v_14B_bf16.safetensors'  --local_dir ./Wan_2.1
+
+modelscope download --model Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged --include 'split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp16.safetensors'  --local_dir ./Wan_2.1
+
+modelscope download --model Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged --include 'split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors'  --local_dir ./Wan_2.1
+```
+
+### 5. 测试
+
+**起服务：**
+
+```
+bash run-main.sh
+```
+
+**发送请求:**
+
+```
+python  wan_t2v_14B_1_gpu.py
+```
+
+**注意：**
+
+> （1）wan_t2v_14B_1_gpu.py中修改batchsize参数控制并发数 每次请求前建议修改seed
+>
+> （2）第一次运行不稳定，取第二次及以后运行的性能
+