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Deepseek-OCR：《DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression》论文要点解读最近幻方又在搞事情了，一篇关于通过视觉进行语言理解的论文火遍圈子。迫不及待看了看论文，发现他们真是一支十分聪明又十分善于思考的团队，不得不佩服！

使用Ollama部署DeepSeek-OCR模型：从零开始的完整指南目录一、什么是Ollama和DeepSeek-OCR1.1 Ollama简介1.2 DeepSeek-OCR简介

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DeepSeek-OCR：下一代智能文档识别与转换技术详解（复杂表格精准解析）DeepSeek-OCR是一个基于深度学习的先进文档识别系统，能够准确识别文本内容并保持原文档的格式结构。本文将详细介绍DeepSeek-OCR的完整部署过程、代码实现、使用方法和最佳实践，为开发者提供一站式的技术参考。

【技术报告解读】DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression我们提出了 DeepSeek-OCR，作为通过光学二维映射压缩长上下文可行性的初步探索。DeepSeek-OCR 由两个组件构成：DeepEncoder 和作为解码器的 DeepSeek3B-MoE-A570M。具体而言，DeepEncoder 作为核心引擎，旨在在高分辨率输入下保持低激活值，同时实现高压缩率，以确保视觉 token 数量可控且高效。实验表明，当文本 token 数量不超过视觉 token 数量的 10 倍（即压缩率小于 10×）时，模型可实现 97% 的 OCR 解码精度。即使在 20×

零踩坑部署DeepSeek-OCR API：基于Docker+CUDA 11.8的完整指南DeepSeek-OCR凭借高精度的字符识别能力和GPU加速特性，成为OCR领域的热门工具，但环境配置（尤其是Unsloth库的版本适配）常让开发者踩坑。本文将基于优化后的Dockerfile，从环境适配、镜像构建到容器运行，手把手教你完成DeepSeek-OCR API的容器化部署，全程规避版本兼容、网络加速、GPU调用等核心问题。

DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression——光学压缩上下文这篇文章的核心内容是关于 DeepSeek-OCR，这是一个用于高效压缩和解码长文本内容的视觉语言模型（VLM）。以下是文章的主要研究内容和贡献的总结：

明知道的博客

解决WSL环境下DeepSeek-OCR运行时内存不足问题在WSL环境中运行DeepSeek-OCR时出现以下错误：这是由于WSL默认分配的内存不足以加载大型模型导致的。

借助豆包将vllm推理deepseek-ocr改成web服务访问本次的试验环境:查看远程服务器上cuda版本号已经安装了deepseek-ocr, vllm本次的需求是，希望将通过vllm推理deepseek-ocr的方式，改成web方式。提高效率。免的每次请求，都得重新加载deepseek-ocr模型。

大模型实验室Lab4AI

【Github热门项目】DeepSeek-OCR项目上线即突破7k+星！突破10倍无损压缩，重新定义文本-视觉信息处理当“8000行代码手搓ChatGPT”的热度还未褪去，大模型领域又迎来新惊喜——DeepSeek团队于10月20日开源的 DeepSeek-OCR，以“上下文光学压缩”为核心突破，重新定义了OCR（光学字符识别）的效率边界。这款仅30亿参数量的模型，不仅能以100个视觉token超越传统模型256个token的性能，更在单张A100-40G显卡上实现每日20万页文档处理能力，为长文本压缩与大模型效率优化提供了全新思路。

深度解读 DeepSeek-OCR 论文：通过视觉模态实现高效文本压缩DeepSeek-OCR 论文：DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression（上下文光学压缩）

Lab4AI大模型实验室

【Github热门项目】DeepSeek-OCR项目上线即突破7k+星！突破10倍无损压缩，重新定义文本-视觉信息处理当“8000行代码手搓ChatGPT”的热度还未褪去，大模型领域又迎来新惊喜——DeepSeek团队于10月20日开源的 DeepSeek-OCR，以“上下文光学压缩”为核心突破，重新定义了OCR（光学字符识别）的效率边界。这款仅30亿参数量的模型，不仅能以100个视觉token超越传统模型256个token的性能，更在单张A100-40G显卡上实现每日20万页文档处理能力，为长文本压缩与大模型效率优化提供了全新思路。

DeepSeek-OCR全面解析：技术原理、性能优势与实战指南2025年10月20日，DeepSeek AI团队开源了一款革命性的OCR模型——DeepSeek-OCR，迅速在AI领域引起轰动。这款模型以"上下文光学压缩"为核心创新点，重新定义了文档识别技术的边界。它不仅在识别精度上达到了新高度，更在处理效率和资源占用方面实现了突破，为开发者和企业用户带来了前所未有的OCR体验。

AI研究-119 DeepSeek-OCR PyTorch FlashAttn 2.7.3 推理与部署模型规模与资源详细分析要使用DeepSeek-OCR，需准备支持GPU的Python环境。根据官方说明，模型已在Python 3.12、PyTorch 2.6.0、Transformers 4.46.3下测试。

AI研究-121 DeepSeek-OCR 研究路线：无限上下文、跨模态抽取、未来创意点、项目创意点DeepSeek-OCR提出的上下文光学压缩为扩展LLM记忆提供了新思路。未来研究可以基于此探索“无限上下文”模型：模拟人类记忆，将旧对话压缩成模糊图像存储，新的信息用清晰图像保留，模型动态决定何时解压细读。这涉及构建分层记忆模块、研究压缩级别与任务性能的关系，可能催生出类人记忆的对话系统架构。

AI研究-120 DeepSeek-OCR 从 0 到 1：上手路线、实战要点如果读者有一定深度学习或OCR领域背景，想学习并掌握DeepSeek-OCR，以下是建议的路径：Medium: DeepSeek-OCR is here

用什么都重名

DeepSeek-OCR 深度解析DeepSeek团队最近开源的DeepSeek-OCR模型，给出了一个全新解法：把文本“画”成图像，用视觉Token实现高效压缩。原本需要1000个文本Token存储的内容，现在100个视觉Token就能搞定，还能保持97%的OCR精度。这种“光学压缩”思路，不仅让长文本处理效率飙升，更给大模型的“记忆机制”研究打开了新窗口。

CS创新实验室

【译文】DeepSeek-OCR：上下文光学压缩来源：https://arxiv.org/pdf/2510.18234v1侯浩然、孙耀峰、李宇坤DeepSeek-AI

DeepSeek-OCR 论文精读与实践：用“光学上下文压缩”把长文本变成图片，再由 VLM 高效还原关键词：DeepSeek-OCR、视觉-文本压缩、长上下文、MoE、OCR、文档解析、vLLM、Transformers

【LLM】用 FastAPI 搭建「OpenAI 兼容」DeepSeek-OCR 服务 + 简洁WebUI目标：本地部署 DeepSeek-OCR，暴露 /v1/chat/completions（OpenAI 协议兼容），并提供一个静态网页上传图片+输入提示直接获取结果。

机器学习是魔鬼

在矩池云上如何使用DeepSeek-OCRDeepSeek-OCR 是一个专注于光学字符识别（OCR）的深度学习模型，旨在从图像或文档中准确提取文本信息。该模型结合了计算机视觉和自然语言处理技术，能够处理多种语言、复杂布局以及低质量图像中的文本识别任务。