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用一张12GB 显存的显卡本地部署 DeepSeek-OCR

发布日期:2025-12-27 12:20:41 浏览次数: 2302
作者:Engineering Ibuprofen

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用一张12GB显存的显卡就能本地部署DeepSeek-OCR,轻松实现高效文本识别!

核心内容:
1. 详细的环境配置与安装步骤
2. 模型下载与推理优化技巧
3. 实际测试效果与资源推荐

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

运行环境配置


NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti(12G)
Ubuntu 20.04 + CUDA 11.8 + PyTorch 2.6.0


这种配置在许多开发者手中都很常见,无需专业服务器即可上手。

源码安装步骤


1. 克隆仓库:

git clone https://github.com/DeepSeek-ai/DeepSeek-OCR.git


2. 创建并激活虚拟环境:

conda create -n deepseek-ocr python=3.12.9 -y


conda activate deepseek-ocr


3. 安装 vLLM(指定版本 0.8.5):
从GitHub Releases下载对应轮子文件:


https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.8.5


pip install vllm-0.8.5+cu118-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl


4. 安装依赖:


pip install -r requirements.txt

pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation -v


模型下载

官方模型地址:
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/tree/main

国内用户可加速下载:
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/files

使用 vLLM 进行推理

进入 vLLM 推理目录:

cd DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-vllm


编辑配置文件`config.py`:


对于12GB 显存的显卡,必须将 `IMG_SIZE` 设置为 512(最小值),否则容易出现显存溢出问题。

启动推理脚本:
python run_dpsk_ocr_pdf.py


运行过程中,显存占用保持在合理范围内,能平稳处理任务。

实际解析效果展示


包含主标题、副标题和正文文本的文档:

模型准确识别了层级标题和段落结构,输出清晰有序。

带有图片、图片说明、副标题和文本的复杂页面:

DeepSeek-OCR 成功区分了图像区域、捕获了图片下方说明文字,并完整提取了周围正文。

从这些测试看,即使在有限算力下,模型对多元素 PDF 的版面理解能力表现出色,标题、文本、图像、表格等要素都能被精准分离和识别。

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