来源： DeepSeek-OCR 如何使用？分步教程指南
DeepSeek-OCR 是一个用于光学字符识别（OCR）的强大工具，它可以将图像和 PDF 文档转换为结构化文本。本教程将一步步指导你如何安装、配置和使用 DeepSeek-OCR。
开源项目地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/tree/main
- 操作系统：Linux/Windows/macOS
- Python 版本：3.12.9
- CUDA 版本：11.8 或更高
- PyTorch 版本：2.6.0
- 推荐 GPU：A100-40G 或同等性能显卡
- 内存：至少 16GB RAM
- 存储空间：至少 10GB 可用空间
- - 主要代码目录
- - 资源文件
- - 依赖包列表
- - 项目说明文档
当你首次运行 DeepSeek-OCR 时，模型会自动从 Hugging Face 下载：
编辑配置文件 ：
- 设置输入路径（INPUT_PATH）
- 设置输出路径（OUTPUT_PATH）
- 调整其他相关参数
方法一：处理单张图像
方法二：处理 PDF 文档
注：处理 PDF 时可达到约 2500tokens/s 的速度（在 A100-40G 上）
方法三：批量评估
创建 Python 脚本
或使用现成脚本
- Tiny: 512×512 （64 个视觉 tokens）
- Small: 640×640 （100 个视觉 tokens）
- Base: 1024×1024 （256 个视觉 tokens）
- Large: 1280×1280 （400 个视觉 tokens）
- Gundam: n×640×640 + 1×1024×1024
这是正常现象，不会影响使用。
- 降低 batch_size
- 使用较小的分辨率模式
- 关闭不必要的程序
- 使用量化模型
- 减少并发处理数量
- 调整图像尺寸
- 使用高性能 GPU（如 A100、H100）
- 确保足够的显存
- 使用 SSD 存储以提高 I/O 速度
- 使用 vLLM 而非 Transformers 获得更好性能
- 开启 Flash Attention 2
- 根据任务选择合适的分辨率模式
DeepSeek-OCR 是一个功能强大的 OCR 工具，通过本教程的分步指导，你应该能够：
- 成功安装和配置环境
- 掌握基本使用方法
- 了解不同的推理模式
- 解决常见问题
- 优化性能表现
如果你遇到任何问题，可以参考 GitHub 仓库的 Issues 部分或查看官方文档。
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