首先确认所需OCR工具为PaddleOCR，随后在CentOS系统更新后安装开发工具、Python3及依赖库；接着创建虚拟环境并安装PaddlePaddle与PaddleOCR；然后编写基于Flask的OCR服务脚本app.py，实现图像上传与文本识别功能；最后启动服务并开放5000端口进行测试。
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在CentOS系统上部署DeepSeekOCR，需手动配置Python环境、安装依赖库并运行OCR服务。由于DeepSeek官方未公开发布名为“DeepSeekOCR”的开源项目，目前广泛使用的本地OCR方案多基于PaddleOCR或PP-Structure等框架。若你指的是类似功能的中文OCR识别工具（如支持DeepSeek模型结构的OCR系统），以下是以PaddleOCR为基础，在CentOS 7/8上进行本地部署的操作步骤，适用于需要高精度中文识别的场景。
1. 系统环境准备
确保你的CentOS系统已更新，并安装基础开发工具：
- 更新系统软件包：yum update -y
- 安装编译工具和Git：yum groupinstall "Development Tools" -y && yum install git wget epel-release -y
- 安装Python3及包管理器：yum install python3 python3-pip -y
2. 安装Python依赖与虚拟环境
建议使用虚拟环境隔离项目依赖，避免版本冲突：
- 创建虚拟环境：python3 -m venv ocr_env
- 激活环境：source ocr_env/bin/activate
- 升级pip：pip install --upgrade pip
- 安装PaddlePaddle（CPU版）：pip install paddlepaddle
- 安装PaddleOCR：pip install paddleocr
3. 部署OCR服务脚本
编写一个简单的HTTP服务，用于接收图像并返回OCR识别结果：
- 安装Flask：pip install flask gunicorn
- 创建应用文件 app.py：
示例代码：
from flask import Flask, request, jsonify from paddleocr import PaddleOCR import osapp = Flask(name) ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch') # 中文识别
@app.route('/ocr', methods=['POST']) def recognize(): if 'image' not in request.files: return jsonify({'error': 'No image uploaded'}), 400 file = request.files['image'] filepath = os.path.join('/tmp', file.filename) file.save(filepath)
result = ocr.ocr(filepath, rec=True) text_lines = [line[1][0] for res in result for line in res] os.remove(filepath) return jsonify({'text': text_lines})if name == 'main': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
4. 启动服务并测试
启动本地OCR服务：
- 运行服务：python app.py（生产环境建议用gunicorn）
- 通过curl测试：curl -F "image=@test.jpg" http://localhost:5000/ocr
- 开放防火墙端口：firewall-cmd --add-port=5000/tcp --permanent && firewall-cmd --reload
基本上就这些。只要环境配置正确，PaddleOCR可在CentOS上稳定运行，支持中文文本检测与识别。注意GPU版本需额外安装CUDA和cuDNN驱动，若无GPU可坚持使用CPU模式。如果你所指的DeepSeekOCR是特定模型，请确认其GitHub仓库或文档说明后再调整部署方式。
