呱呱聚合
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图像与设计

在本地或服务器上需要用 DeepSeek-OCR…

用 DeepSeek-OCR（vLLM 或 HuggingFace Transformers）从文档、PDF、图片中提取文本、转 Markdown、解析图表或定位目标文本。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 fanzoe 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

在本地或服务器上需要用 DeepSeek特定

解决思路

  1. 安装前置条件：准备 CUDA 11.8+、PyTorch 2.6.0、Python 3.12.9，推荐使用 conda。
  2. 克隆仓库：`git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git`，然后 `cd DeepSeek-OCR`。
  3. 创建并激活环境：`conda create -n deepseek-ocr python=3.12.9 -y`，`conda activate deepseek-ocr`。
  4. 安装 PyTorch CUDA 11.8：`pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118`。
  5. 下载 vLLM 0.8.5 whl：从 `https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.8.5` 获取 `vllm-0.8.5+cu118-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl`，然后 `pip install vllm-0.8.5+cu118-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl`。
  6. 安装项目依赖：`pip install -r requirements.txt`。
  7. 安装 FlashAttention：`pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation`。
  8. 可选使用上游 nightly vLLM：`uv venv`，`source .venv/bin/activate`，`uv pip install -U vllm --pre --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly`。
  9. 下载模型：用 HuggingFace `from huggingface_hub import snapshot_download` 和 `snapshot_download(repo_id='deepseek-ai/DeepSeek-OCR')`。
  10. vLLM 单图流式推理：导入 `from vllm import LLM, SamplingParams`、`from vllm.model_executor.models.deepseek_ocr import NGramPerReqLogitsProcessor`、`from PIL import Image`。
  11. 初始化 vLLM LLM：`LLM(model='deepseek-ai/DeepSeek-OCR', enable_prefix_caching=False, mm_processor_cache_gb=0, logits_processors=[NGramPerReqLogitsProcessor])`。
  12. 打开图像并设置 prompt：`image = Image.open('document.png').convert('RGB')`，`prompt = '<image>\nFree OCR.'`。
  13. 设置 SamplingParams：`SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=8192, extra_args=dict(ngram_size=30, window_size=90, whitelist_token_ids={128821, 128822}), skip_special_tokens=False)`。
  14. 执行生成并打印：`outputs = llm.generate([{'prompt': prompt, 'multi_modal_data': {'image': image}}], sampling_params)`，`print(outputs[0].outputs[0].text)`。
  15. vLLM 批量图片：设置 `image_paths = ['page1.png', 'page2.png', 'page3.png']`，`prompt = '<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown. '`。
  16. 构造批量输入：`model_input = [{'prompt': prompt, 'multi_modal_data': {'image': Image.open(p).convert('RGB')}} for p in image_paths]`。
  17. 批量生成并输出：`outputs = llm.generate(model_input, sampling_params)`，然后 `for path, output in zip(image_paths, outputs): print(f'=== {path} ==='); print(output.outputs[0].text)`。
  18. PDF 处理（vLLM 脚本）：`cd DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm`，编辑 `config.py` 设置 `INPUT_PATH`、`OUTPUT_PATH`、模型路径等。
  19. 运行 PDF 批处理：`python run_dpsk_ocr_pdf.py`，A100-40G 约 2500 tokens/s。
  20. 运行基准评估：`cd DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm`，`python run_dpsk_ocr_eval_batch.py`。
  21. HuggingFace Transformers 推理：设置 `os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'`，`model_name = 'deepseek-ai/DeepSeek-OCR'`。
  22. 加载 tokenizer 和 model：`AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)`；`AutoModel.from_pretrained(model_name, _attn_implementation='flash_attention_2', trust_remote_code=True, use_safetensors=True)`。
  23. 设置模型：`model = model.eval().cuda().to(torch.bfloat16)`。
  24. 文档转 Markdown 推理：`res = model.infer(tokenizer, prompt='<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown. ', image_file='document.jpg', output_path='./output/', base_size=1024, image_size=640, crop_mode=True, save_results=True, test_compress=True)`，然后 `print(res)`。
  25. 运行 Transformers 脚本：`cd DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-hf`，`python run_dpsk_ocr.py`。
  26. Prompt：Document → Markdown 用 `<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown. `。
  27. Prompt：General OCR 用 `<image>\n<|grounding|>OCR this image. `。
  28. Prompt：Free OCR（无布局）用 `<image>\nFree OCR. `。
  29. Prompt：Parse figure/chart 用 `<image>\nParse the figure. `。
  30. Prompt：General description 用 `<image>\nDescribe this image in detail. `。
  31. Prompt：Grounded REC 用 `<image>\nLocate <|ref|>TARGET_TEXT<|/ref|> in the image. `。
  32. 用 `PROMPTS` 字典管理：`document_markdown`、`ocr_image`、`free_ocr`、`parse_figure`、`describe`、`rec`；`rec` 中用 `{target}` 插入 `<|ref|>{target}<|/ref|>`。
  33. 支持分辨率 Tiny：512×512，视觉 tokens 64。
  34. 支持分辨率 Small：640×640，视觉 tokens 100。
  35. 支持分辨率 Base：1024×1024，视觉 tokens 256。
  36. 支持分辨率 Large：1280×1280，视觉 tokens 400。
  37. 支持分辨率 Gundam（动态）：n×640×640 + 1×1024×1024，视觉 tokens 可变。
  38. Transformers 控制分辨率：在 `infer()` 中设置 `base_size=512/640/1024/1280`，`image_size=640` 作为动态模式 patch size，`crop_mode=True` 启用 Gundam 动态分辨率。
  39. vLLM 配置：编辑 `DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/config.py`。
  40. 配置字段：`MODEL_PATH = 'deepseek-ai/DeepSeek-OCR'` 或本地路径；`INPUT_PATH = '/data/input_images/'`；`OUTPUT_PATH = '/data/output/'`；`TENSOR_PARALLEL_SIZE = 1`；`MAX_TOKENS = 8192`；`TEMPERATURE = 0.0`；`NGRAM_SIZE = 30`；`WINDOW_SIZE = 90`。
  41. 目录批处理模式：定义 `batch_ocr(image_dir, output_dir, prompt='<image>\nFree OCR.')`，用 `Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)` 创建输出目录。
  42. 在 `batch_ocr` 中初始化 vLLM LLM，设置 `enable_prefix_caching=False`、`mm_processor_cache_gb=0`、`logits_processors=[NGramPerReqLogitsProcessor]`。
  43. 在 `batch_ocr` 中设置 `SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=8192, extra_args=dict(ngram_size=30, window_size=90, whitelist_token_ids={128821, 128822}), skip_special_tokens=False)`。
  44. 在 `batch_ocr` 中收集文件：`list(Path(image_dir).glob('*.png')) + list(Path(image_dir).glob('*.jpg'))`。
  45. 在 `batch_ocr` 中构造 `inputs` 并执行 `llm.generate(inputs, sampling_params)`。
  46. 在 `batch_ocr` 中保存结果：`(Path(output_dir) / (img_path.stem + '.txt')).write_text(output.outputs[0].text)`，并打印 `Saved: {out_file}`。
  47. 调用目录批处理：`batch_ocr('/data/scans/', '/data/results/')`。
  48. PDF 转 Markdown 模式：使用 `fitz`（PyMuPDF）、`PIL.Image`、`io.BytesIO` 和 vLLM。
  49. 定义 `pdf_to_markdown(pdf_path)`：`doc = fitz.open(pdf_path)`；初始化 vLLM LLM；设置 SamplingParams；prompt 用 `<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown. `。
  50. 对每页处理：`pix = page.get_pixmap(dpi=150)`；`img = Image.open(BytesIO(pix.tobytes('png'))).convert('RGB')`；构造 `inputs`。
  51. 生成并返回：`outputs = llm.generate(inputs, sampling_params)`；`return [o.outputs[0].text for o in outputs]`。
  52. 拼接 Markdown：`pages = pdf_to_markdown('report.pdf')`；`full_markdown = '\n\n---\n\n'.join(pages)`；`print(full_markdown)`。
  53. Grounded 文本定位（REC）：用 HuggingFace 加载模型；`target = 'Total Amount'`；`prompt = f'<image>\nLocate <|ref|>{target}<|/ref|> in the image. '`。
  54. REC 推理：`model.infer(tokenizer, prompt=prompt, image_file='invoice.jpg', output_path='./output/', base_size=1024, image_size=640, crop_mode=False, save_results=True)`；返回边界框/位置信息。
  55. 排错 transformers 与 vLLM 版本冲突：vLLM 0.8.5 需要 `transformers>=4.51.1`；同环境运行时该错误按项目文档可安全忽略。
  56. 排错 Flash Attention 构建错误：先安装 torch，再 `pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation`。
  57. 排错 CUDA OOM：使用更小分辨率 `base_size=512` 或 `base_size=640`；设置 `crop_mode=False` 禁用多裁剪动态分辨率；减少 vLLM 输入 batch size。
  58. 排错输出乱码/重复：确保向 LLM 传入 `NGramPerReqLogitsProcessor`：`from vllm.model_executor.models.deepseek_ocr import NGramPerReqLogitsProcessor`；`llm = LLM(..., logits_processors=[NGramPerReqLogitsProcessor])`。
  59. 排错表格渲染：设置 `whitelist_token_ids={128821, 128822}`，对应 `<td>` 和 `</td>`。
  60. 多 GPU 推理：`LLM(..., tensor_parallel_size=4, enable_prefix_caching=False, mm_processor_cache_gb=0, logits_processors=[NGramPerReqLogitsProcessor])`。
  61. 关键文件：`DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/config.py` 是 vLLM 配置；`run_dpsk_ocr_image.py` 单图推理；`run_dpsk_ocr_pdf.py` PDF 批处理；`run_dpsk_ocr_eval_batch.py` 基准评估。
  62. 关键文件：`DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-hf/run_dpsk_ocr.py` 是 HuggingFace Transformers 推理脚本。

适用边界 · 注意事项