在统信UOS上部署DeepSeek-OCR需搭建Python环境、下载模型并运行推理脚本,1. 确保系统为UOS 1050以上,安装git、Python、CUDA;2. 克隆项目并创建虚拟环境;3. 安装PyTorch和vLLM等依赖;4. 从ModelScope下载模型至models目录;5. 配置model_path及输入输出路径;6. 运行PDF或图像OCR脚本,输出Markdown结果,支持离线高精度识别。
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在国产操作系统如统信UOS上部署DeepSeek-OCR,核心是搭建本地Python环境、获取模型文件并运行推理脚本。整个过程不依赖Ollama,适合处理PDF和图像的高精度OCR识别,保留表格、公式等结构信息。
准备系统环境与依赖
确保你的UOS系统满足基本要求,并安装必要的工具链:
- 系统版本建议为UOS专业版1050以上,内存至少16GB,硬盘预留200GB以上空间
- 打开终端,安装基础软件:git、Python虚拟环境支持和CUDA驱动(如有NVIDIA显卡)
- 执行命令:
sudo apt-get update
sudo apt-get install git python3-venv python3-pip nvidia-driver-470 nvidia-cuda-toolkit
- 推荐配置国内镜像源加速包下载,例如使用清华大学PyPI镜像
创建环境并下载项目代码
通过Git克隆DeepSeek-OCR官方仓库,建立隔离的运行环境:
- 运行 git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git
- 进入项目目录:cd DeepSeek-OCR
- 创建虚拟环境:python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
- 安装依赖库,特别是PyTorch和vLLM:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install vllm==0.8.5 modelscope
下载模型文件并配置路径
模型需从ModelScope平台获取,然后正确指向配置文件:
- 使用ModelScope SDK下载模型:
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
调用相应接口下载DeepSeek-OCR模型到本地指定目录
- 将模型解压后放入项目内的models文件夹(可新建)
- 编辑config.py,修改model_path参数指向模型所在路径
- 设置输入输出目录,例如创建input_pdfs/和output_md/
运行OCR识别任务
一切就绪后,即可启动脚本处理文档:
- 执行图像识别:python run_dpsk_ocr_image.py
- 执行PDF识别:python run_dpsk_ocr_pdf.py
- 结果会以Markdown格式输出,包含文本、表格及图片引用链接
- 若显存不足,可在配置中降低gpu_memory_utilization至0.5以下
基本上就这些。部署完成后,你就能在UOS上离线使用DeepSeek-OCR进行高质量文档数字化了。
以上就是DeepSeekOCR怎么部署到国产操作系统_统信UOS等系统DeepSeekOCR部署教程的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!