在企业大模型落地实践中，OCR（光学字符识别）早已不再是简单的文字提取工具，而是文档理解、结构化解析、多模态智能体交互的关键入口。DeepSeek-OCR 作为一款以大语言模型为中心设计的视觉-文本联合模型，其开源不仅带来了更高的识别准确率，更提供了灵活的部署选项。然而，很多开发者在初次尝试安装时，常因 PyTorch 与 CUDA 版本不匹配、依赖冲突或推理框架混淆而卡住。笔者在多个项目中反复踩坑后，总结出一套稳定、可复现的安装与调用流程。本文将从最基础的环境准备讲起，分别覆盖 Hugging Face Transformers 和 vLLM 两种主流部署路径，并强调那些官方文档未明说但至关重要的细节。希望这篇指南能帮你少走弯路，快速将 DeepSeek-OCR 落地到真实业务场景中。
- 当前市面上两大OCR，Paddle-Ocr, DeepSeek-Ocr均不适合MACOS，不支持的，不要去试，docker化安装也不支持。
- 唯有在Windows或者是Linux下安装，如果没有GPU问题不大，这两大OCR都会使用CPU来运行。
1.1 为什么不能照搬官方 PyTorch 安装命令？
DeepSeek-OCR 官方 README 中给出的 PyTorch 安装命令为：
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