将DeepSeekOCR封装为API服务,通过FastAPI异步处理并全局加载模型,使用Uvicorn多进程部署与Nginx负载均衡提升并发能力,限制图像分辨率与请求频率防止资源耗尽,结合限流、队列与可选鉴权机制实现多用户安全共享,关键在于避免重复加载模型和控制请求洪峰。
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DeepSeekOCR本身是一个基于深度学习的开源文档文字识别工具,通常以服务化方式部署后供多个用户调用。要实现多用户同时使用、支持并发访问并合理分配系统资源,需从部署架构、服务封装和资源配置三方面进行设置。以下是具体配置方法。
为了让多个用户能同时访问,建议将DeepSeekOCR封装成HTTP服务(如使用Flask或FastAPI),便于统一管理请求。
示例代码片段:
from fastapi import FastAPI, UploadFile
import deepseek_ocr
<p>app = FastAPI()
model = deepseek_ocr.load_model("path/to/weights") # 全局加载一次</p><p>@app.post("/ocr")
async def ocr_image(file: UploadFile):
image = read_image(await file.read())
result = model.predict(image)
return {"text": result}
单个进程难以应对高并发,需通过以下方式提升服务能力。
启动命令示例:
uvicorn app:app --workers 4 --host 0.0.0.0 --port 8000
防止过多请求导致内存溢出或GPU显存耗尽,需限制资源使用。
若需区分不同用户的访问权限或计费,可增加认证机制。
基本上就这些。通过API封装 + 多进程部署 + 资源限制 + 可选鉴权,就能让DeepSeekOCR安全稳定地支持多用户并发使用。关键是不要让模型重复加载,也不要放任请求无限制涌入。不复杂但容易忽略细节。
以上就是DeepSeekOCR怎么配置多用户同时使用_多用户并发访问与资源分配设置方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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