首先需部署DeepSeekOCR环境并安装依赖，再通过FastAPI封装RESTful接口。具体步骤包括：克隆仓库或获取SDK，安装torch、onnxruntime等依赖，下载模型文件并验证推理功能；接着创建FastAPI应用，接收上传图像并调用OCR识别模块返回结果；最后使用Uvicorn启动服务，通过POST请求调用/ocr接口实现图像文字识别。建议后续增加多进程部署、HTTPS支持及批量处理等功能以提升稳定性与扩展性。
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要在本地部署 DeepSeekOCR 并开启 RESTful API 接口，需先完成环境搭建、服务启动，并配置 HTTP 接口支持。目前 DeepSeekOCR 官方未直接提供封装好的 REST API 模块，但可通过封装其推理代码，结合 Flask 或 FastAPI 快速实现 RESTful 接口。以下是具体配置与调用方法。
部署 DeepSeekOCR 环境
确保本地已正确安装 DeepSeekOCR 所需依赖：
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• 克隆官方仓库（若开源）或获取 SDK 包
• 安装 Python 依赖：torch、onnxruntime、opencv-python、numpy 等
• 下载预训练模型文件，并配置 model_path
• 验证命令行模式下 OCR 可正常运行
例如测试图像识别：
python infer.py --image ./test.jpg --config config.yaml使用 FastAPI 封装 RESTful 接口
安装 FastAPI 与 Uvicorn：
pip install fastapi uvicorn python-multipart创建 app.py 文件：
from fastapi import FastAPI, File, UploadFilefrom PIL import Image
import io
import deepseek_ocr # 假设已有推理模块
app = FastAPI()
@app.post("/ocr")
async def ocr_image(file: UploadFile = File(...)):
image_data = await file.read()
image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
result = deepseek_ocr.recognize(image)
return {"result": result}
启动服务：
调用 OCR REST API
服务启动后，可通过 POST 请求上传图片进行 OCR 识别：
curl -X POST "http://localhost:8000/ocr" \-H "accept: application/json" \
-F "file=@./test.jpg"
返回示例：
{ "result": [ {"text": "Hello World", "box": [10, 20, 100, 30], "score": 0.98} ] }支持格式包括 JPG、PNG 等常见图像类型。生产环境中建议增加请求校验、限流、日志记录和异常处理。
优化与扩展建议
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• 使用 Gunicorn + Uvicorn 多进程部署提升并发能力
• 添加 HTTPS 支持（如 Nginx 反向代理）
• 提供批量识别接口 /ocr/batch
• 支持 Base64 编码图像输入，适配更多调用场景
基本上就这些。只要把推理逻辑封装成 HTTP 接口，就能实现本地 DeepSeekOCR 的 RESTful 调用。关键在于构建轻量服务层，对接现有 OCR 模型。不复杂但容易忽略错误处理和性能优化。
