详细介绍
DeepSeek-OCR 是一个开源的 OCR 模型与工具集合，提出“Contexts Optical Compression”思路，旨在从以大模型为中心的视角改进视觉文本压缩与理解。项目同时提供基于 vLLM 与 Transformers 的推理示例、训练与评估脚本，以及面向文档与图像的批量识别流水线。该项目兼顾高吞吐与多模态融合，适配多种分辨率与动态裁剪策略。
主要特性
- 上下文光学压缩（Contexts Optical Compression）的方法论。
- 支持 vLLM 与 Hugging Face Transformers 的推理适配代码与示例。
- 多种分辨率与动态模式（tiny/small/base/large）支持，兼顾精度与性能。
- 提供批量评估与 PDF/图像流式推理脚本，便于在 A100 等 GPU 上部署与评测。
使用场景
DeepSeek-OCR 适合需要高吞吐、多模态理解与结构化输出的文档分析场景，如：大规模 PDF/文档批量 OCR、科研与基准测试、结合 LLM 的图文检索与信息抽取流水线，以及在 vLLM 推理栈中作模型适配与集成验证。
技术特点
- 以大模型为中心（LLM-centric）设计，强调视觉编码器与上下文压缩对下游理解的增益。
- 支持 trust_remote_code 的 Transformer 加载与使用 safetensors 加速权重读取。
- 兼容 vLLM 的流水线与采样参数配置，示例展示了并发与流式输出用法。
- 开源 MIT 许可证，社区活跃，包含论文（arXiv）与模型发布链接。