AI模型开发 | 基于AutoDL部署Deepseek OCR模型，从零打造OCR应用平台

Deepseek OCR部署与应用指南
原创 已于 2025-10-27 17:19:38 修改 · 1k 阅读 · 12 ·
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#ocr #ai #人工智能 #持续部署 #AI编程

于 2025-10-27 17:17:47 首次发布

真迅速！Deepseek OCR刚捂热，配套的应用开发平台就开源了

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
这是一个AI界在一直发力研究且落地较为成熟的课题，全行业都在致力于怎么样模型识别得更快、更准~

这几天OCR领域可以说是非常热闹，把HuggingFace平台的模型排行榜都快打造成OCR模型仓库列表了~

前有百度发布OCR领域最强识别模型PaddleOCR-VL-0.9B，

后有Deepseek发布用视觉方案来解决长文本Token上下文限制的问题模型：Deepseek OCR

Deepseek OCR项目地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

虽然说Deepseek这个模型也叫OCR模型，只要你使用过之后就会发现他在一些常用的日常高频需求环境下，对内容的识别准确率还是无法跟专业军百度的PaddleOCR模型相比较~

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AI大模型：（二）1.6 DeepSeek-OCR部署尝鲜
haylee的专栏
10-21 1059
DeepSeek-OCR是深度求索2025年发布的多模态文字识别模型，专为文档识别和图像转文本场景设计。该模型采用3B参数规模，支持高压缩比文本表达，在10倍无损压缩下OCR准确率达97%。模型在OmniDocBench测试中表现优异，仅需100个视觉token即超越竞品性能。部署要求包括最低8核CPU、8GB显存和20GB存储空间。安装过程涉及创建Python虚拟环境及解决可能的依赖冲突。推理时需注意GPU架构兼容性，Pascal架构需禁用FlashAttention。测试结果显示模型能准确识别复杂文档内
【DeepSeek微调实践】复现前沿模型：基于 DeepSeek-R1 蒸馏数据训练专属中文推理模型全攻略
寻道AI，探索AI无限可能！
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DeepSeek-R1 模型以其卓越的性能在自然语言处理领域引起了广泛关注，其基于 R1 蒸馏数据进行 SFT（Supervised Fine-Tuning）的小模型也展现出了强大的效果。近期，一位在 NLP 领域极具影响力的专家“刘聪 NLP”开源了中文 DeepSeek-R1（满血）蒸馏数据集，包括 SFT 版本和普通版本。这一数据集的发布，迅速吸引了众多研究者和开发者的目光，并成功登上了 HuggingFace Trending 榜。
消费级的DeepSeek-OCR本地部署实战来了！赶紧行动起来吧~
weixin_42485090的博客
10-22 8650
DeepSeek-OCR是一款高效的开源OCR模型，通过创新的视觉token压缩技术显著减少了文本处理时的token数量，同时保持较高准确率。该模型仅3B大小，支持本地部署（如RTX4060 8G显存设备），处理单页PDF仅需数秒。部署步骤包括环境配置（CUDA 11.8+、PyTorch 2.6.0）、模型下载（HuggingFace/ModelScope）及推理测试。实际应用中，输入图片后模型能有效解析内容并输出结构化结果。其核心优势在于平衡了效率与性能，适合大规模文档处理任务。
一文搞懂大模型Agent工具调用：从Function Calling到MCP与A2A协议！
2401_84494441的博客
10-22 754
文章详细解析了大模型Agent的三种工具调用方法和协议：Tool Calling（工具调用）与Function Calling（函数调用）是概念与实现的关系；Function Calling是具体的调用机制，而MCP（Model Context Protocol）是为Function Calling提供标准化、安全、可扩展的通信框架；A2A（Agent-to-Agent）协议则规范了多个Agent之间的协作。三者共同构成了大模型Agent调用外部工具和实现协作的技术基础。
DeepSeek-OCR项目部署流程并采用Web-ui的方式部署DeepSeek-OCR
guoqingru0311的博客
10-21 6084
DeepSeek-OCR项目部署流程并采用Web-ui的方式部署DeepSeek-OCR Web-ui的方式部署DeepSeek-OCR项目工程
DeepSeek-OCR全面应用指南
xyzroundo的专栏
11-03 1355
摘要 DeepSeek-OCR是DeepSeek AI推出的创新多模态模型，采用"上下文光学压缩"技术实现高效文本处理，在10倍压缩比下精度达97%。该系统支持五种分辨率模式，日处理20万页数据，可识别文档、表格、公式等复杂内容。安装需24GB以上显存GPU和Python 3.12.9环境，提供本地部署和云端服务两种方案。应用场景包括企业文档数字化、学术研究、金融法律等领域，通过提示词工程和批量处理可优化性能。推荐初学者从云端服务体验，企业用户采用Linux服务器部署以获得完整功能。随着
DeepSeek-OCR 本地部署实践（适合新手、windows环境）
hiteamsoft的博客
10-24 2586
windows下deepseek-ocr安装部署详细教程
AI模型开发 | 从零部署Deepseek OCR模型，零门槛开发PDF文档解析工具
陶人超有料的博客
11-02 1334
使用AutoDL零基础部署DeepseekOCR模型，手把手教你打造一款PDF文档处理工具！
autodl 安装modelscope OCR 模型 dots_ocr 笔记心得
别忘了微笑
10-04 340
本文介绍了DotsOCR模型的部署流程：1) 配置环境，克隆项目仓库；2) 安装uv和vllm 0.9.1，设置Python虚拟环境并使用国内镜像源加速安装；3) 下载伴生模型下载工具下载所需模型；4) 启动vllm服务，配置GPU参数运行DotsOCR模型；5) 通过Gradio启动Web交互界面；6) 提供了完整的Python依赖列表（requirements.txt），包含加速推理库flash-attn 2.8.3、模型服务框架vllm相关组件及图像处理等支持库。整个部署过程涉及环境准备、模型加载和服
百度EasyDL实战指南：零代码定制图像分类模型、训练部署与API调用全流程（教师教案/项目开发手册）
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13本资源是人工智能定制化开发的核心课程教案，系统性地讲解了如何使用百度大脑的零门槛AI开发平台——EasyDL，完成从数据准备到模型部署上线的全流程。内容从EasyDL平台的定位与六大产品线（图像、文本、语音、OCR...
DeepSeek-OCR 本地部署使用教程（附完整环境配置与推理示例）
qq_58607032的博客
10-23 5365
DeepSeek-OCR是由DeepSeek AI推出的开源OCR模型，支持高精度文档识别与结构化输出（如Markdown转换）。本文提供了详细的本地部署指南，包括系统要求（推荐Linux+A100 GPU）、环境配置（Python 3.12.9+PyTorch 2.6.0+CUDA 11.8）、模型下载及两种推理方式：高性能的vLLM（适合批量处理）和灵活的Transformers（适合调试）。支持多种分辨率模式和提示词模板，适用于合同识别、PDF转换等场景。常见问题包括显存优化和性能调优建议。
DeepSeek-OCR部署以及识别效果验证
piaoxue166的专栏
10-23 764
DeepSeek-OCR部署体验：硬件要求较高（RTX5070TI16G推理仍慢），打印内容识别完美，但手写体和公章文字识别效果不佳。部署简单，通过WebUI提升体验，可参考GitHub项目DeepSeek-OCR-Web-UI进行尝试。（94字）
DeepSeek-OCR实战指南：从零开始部署大模型驱动的OCR系统（必收藏）
2401_84495872的博客
11-05 2192
DeepSeek-OCR是DeepSeek团队开源的基于大语言模型的OCR系统，将文档图像压缩成视觉token序列，由LLM完成结构化理解与生成。文章详细介绍了其部署方法(vLLM/Transformers)、实用提示词技巧，并对比评测了三款社区WebUI：neosun100的即用型界面、rdumasia303的Docker化全栈应用和fufankeji的文档解析Studio。最后提供了从PoC到上线的完整落地建议，帮助开发者根据需求选择合适方案，优化提示词与吞吐性能，将DeepSeek-OCR集成到业务流
DeepSeek-OCR 本地部署：多模态藏文文档图像检测识别
qq_41139540的博客
10-26 921
DeepSeek-OCR是一款基于深度学习的多模态文字识别系统，整合了CV、NLP和大模型技术，创新性地提出"光学压缩"概念，将文本转化为视觉token，显著提升长文本处理效率。该模型能够快速处理图片和PDF文档，可在十几秒内完成多页PDF的精准识别，兼具学术创新与工程实用价值，适合各类OCR应用场景。
OCR+DeepSeek双引擎驱动：手把手教学构建智能财报分析系统
weixin_46938490的博客
04-25 1043
TextIn平台是一款基于OCR（光学字符识别）技术的智能文档解析工具，能够高效提取文档中的结构化数据。特别是在财报分析中，TextIn的OCR技术能够精准识别财务报表中的表格和文本，并将其转换为可处理的Markdown格式。这样，企业不仅可以避免人工输入带来的错误，还可以大大提升财报处理的速度和准确性。TextIn与DeepSeek R1的结合，提供了一种全面、自动化的财报分析解决方案。通过自动化文档解析和深度AI分析，企业不仅能够高效提取财务数据，还能精准识别财务中的潜在问题和业务机会。
DeepSeek-OCR 开源即霸榜，100token 干翻 7000 个，AI “JPEG 时刻” 降临！！
10-21 2068
谁能想到，DeepSeek-OCR的模型竟让硅谷集体沸腾？DeepSeek刚开源的DeepSeek-OCR，凭"用视觉压缩一切文本"的颠覆性思路，不仅在GitHub狂揽4K星+、冲上榜HuggingFace热榜第二，更被网友盛赞"开源了谷歌Gemini的核心机密"，堪称AI领域的"JPEG时刻"！DeepSeek的OCR项目由Haoran Wei、Yaofeng Sun、Yukun Li三位研究员共同完成：曾就职于阶跃星辰，在2024年9月发表的论文中，身为论文一作的他所处单位为阶跃。
DeepSeek-OCR 部署、配置解析与测试完整指南
最新发布
分享实践与思考
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DeepSeek-OCR 是 DeepSeek-AI 提出的用于探索视觉 2D 映射压缩长上下文可行性的视觉语言模型（VLM），由DeepEncoder（核心编码器，~380M 参数）和DeepSeek3B-MoE-A570M 解码器（激活 570M 参数）构成；其核心优势在于 DeepEncoder 通过串联窗口注意力（SAM-base）、16× 卷积压缩器与全局注意力（CLIP-large），实现高分辨率输入下的低激活内存与高压缩比，实验显示在 Fox 基准上。
DeepSeek介绍&&本地部署保姆级教程
于小屁的博客
02-15 6418
DeepSeek是由深度求索（北京）科技有限公司开发的一款先进的人工智能模型，基于Transformer架构，具备强大的自然语言处理和多模态交互能力。其目标是通过技术创新和开源策略，推动AI技术的普及和应用。
Autodl部署deepseek
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在AutoDL平台上部署DeepSeek模型需要经过几个关键步骤，包括环境配置、模型下载以及服务部署。以下是一个详细的教程： ### 环境配置 首先，在AutoDL平台创建一个新的实例，并确保选择的实例类型满足运行DeepSeek...
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