DeepSeek-OCR-WebUI重新定义了OCR大模型

DeepSeek-OCR已经出来好长时间了，一直没有时间来做下测试，这次抽空来测试下DeepSeek-OCR，看看DeepSeek-OCR效果如何。

本来想直接部署DeepSeek-OCR，部署完之后再写接口传图片调用来测试。

无意间发现了DeepSeek-OCR-WebUI，直接有现成的网页端，那就比较省事了，可以直接部署这个来测试。

而且DeepSeek-OCR-WebUI也为大家分好了好几种功能来调用DeepSeek-OCR，简直太贴心了。

咱们现在开始。

1、部署环境。

1.1下载代码

git clone https://github.com/neosun100/DeepSeek-OCR-WebUI

支持源码部署和docker安装。

但是我测试的docker安装失败了，提升我nvidia-driver版本老了。

我的版本明明比较新的，而且又重新安装较新的驱动也还是报这次错，所以就直接放弃docker安装了，改用源码安装。

1.2 创建环境安装基本环境

conda create -n deepseek-ocr-mlx python=3.11conda activate deepseek-ocr-mlxpip install -r requirements-mac.txt

2、安装torch

我的cuda是12.6的，所以安装的12.6版本的torch

3、启动

看GitHub上面有两种启动方式，第一种我启动没成功。

报错确实包，安装这个包后还报错。

选择用第二种，直接py文件启动。

python web_service_unified.py

最后用第二种方式启动成功了。浏览器打开：http://ip:8001

4、验证

DeepSeek-OCR真是强大，提供了文档转markdown、通用OCR、纯文本提取、图像解析、图片描述、查找定位等功能。

我先试试查找定位的功能。

看着效果不错，再试一张。

不过与专业的目前检测sam3来说还是差点。sam3 输入个词就能进行识别的目标检测神器。但是DeepSeek-OCR又不是针对目标检测方向的，所以不能要求那么高。

4.2 图像描述功能

图片描述结果输出的是英文，但是整体描述的还是很强大的。

其他的我就不测试了，大家想试的话可以亲自部署体验一下。

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