部署DeepSeek-OCR后需从进程、资源、日志和接口四方面监控；2. 用docker ps或ps命令查服务状态；3. 用nvidia-smi、htop监控GPU、CPU及内存使用；4. 通过tail -f日志文件排查ERROR信息；5. 编写脚本调用API检测响应码与识别结果，确保服务稳定。
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部署完DeepSeek-OCR后，要确保服务稳定运行，需要从多个维度进行监控。核心思路是结合系统资源、服务进程、日志输出和接口调用来综合判断状态。下面列出几种实用的本地监控方法。
查看服务进程与容器状态
如果使用Docker部署，最直接的方式是检查容器是否在运行。
- 执行 docker ps 命令，查找包含 deepseek-ocr 或相关名称的容器。- 观察容器的 STATUS 列，显示为 Up 表示正在运行，Exited 则表示已退出或崩溃。- 若未使用Docker，可在启动服务的终端窗口直接观察是否有报错信息，或使用 ps aux | grep python 查看Python进程是否存在。监控系统与GPU资源占用
DeepSeek-OCR依赖GPU进行推理，监控硬件资源能快速发现性能瓶颈或异常。
- 使用 nvidia-smi 命令实时查看GPU利用率、显存占用情况。正常推理时，GPU使用率会有明显波动，显存占用稳定在合理范围（如10GB以上，取决于模型大小）。- 使用系统工具如 htop 或 top 监控CPU和内存使用率。如果内存持续增长，可能存在内存泄漏。- 注意：首次加载模型时显存占用会瞬间拉满，这是正常现象，后续应趋于平稳。分析日志文件定位问题
日志是排查故障的关键，部署脚本通常会将输出重定向到日志文件。
- 找到你启动服务时指定的日志文件路径，例如 nohup.out 或项目目录下的 logs/ 文件夹。- 使用 tail -f logfile.log 实时追踪日志输出，关注是否有 ERROR、Exception 等关键字。- 常见问题包括模型路径错误、CUDA版本不兼容、flash-attn编译失败等，这些都会在日志中留下明确的错误信息。
通过API测试验证服务可用性
最有效的监控是模拟真实请求，确认服务能正常响应。
- 如果部署了API服务，可以编写一个简单的Python脚本，使用 requests 库定期发送测试图片或PDF的识别请求。- 检查返回的HTTP状态码是否为200，以及响应内容是否包含预期的文本结果。- 可以记录每次请求的响应时间，用于评估服务性能是否达标。基本上就这些。把进程、资源、日志和接口测试结合起来看，就能全面掌握DeepSeek-OCR的运行状态。
