1. 什么是 DeepSeek‑OCR WebUI
DeepSeek‑OCR 是由 DeepSeek AI 团队推出的开源视觉‑语言模型，专注于 光学字符识别（OCR）+上下文压缩，能够高效处理长文本、表格、图表、公式等复杂文档，并支持近 100 种语言的混合排版、多模态描述与结构化输出。
WebUI（Web User Interface）是基于该模型实现的 可视化交互页面，通过浏览器即可完成图片、PDF 等文件的上传、识别、结果展示与下载，适合科研、企业文档数字化以及个人高精度 OCR 需求。
2. 主要功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 基础 OCR | 精准提取图像/PDF 中的原始文字，支持多语言混排 |
| 图像描述 | 生成自然语言的图像内容描述，适用于非文字信息的快速理解 |
| 表格/公式解析 | 自动定位并结构化输出表格、化学式、几何图等，支持导出为 HTML/Markdown |
| 自定义指令 | 通过自然语言指令实现个性化输出（如摘要、关键词提取） |
| 多格式输出 | 支持纯文本、Markdown、CSV、HTML 等多种格式，便于后续加工 |
| 隐私本地部署 | 完全离线运行，数据不上传云端，适合对敏感文档的安全需求 |
3. 技术实现
- 模型架构：两段式视觉编码器 + 解码器，先将文档转为图像进行视觉压缩，再生成文本，实现 10 倍以上的 token 压缩，显著降低显存需求。
- 前端：基于 Gradio / React 实现的交互界面，支持拖拽上传、实时预览、结果复制/下载等交互细节。
- 后端：FastAPI 提供 RESTful API，亦可通过 Docker‑Compose 一键部署，兼容 GPU（≥7 GB 显存）或 CPU 环境。
4. 部署与使用步骤（以 Docker 为例）
- 克隆仓库
git clone https://github.com/newlxj/DeepSeek-OCR-Web-UI.git cd DeepSeek-OCR-Web-UI - 准备模型权重（放在
./models/DeepSeek-OCR/目录下）。 - 启动容器
docker-compose up -d - 访问 WebUI
浏览器打开http://localhost:7860即可使用。 - 本地运行（非 Docker）
python start_ocr_webui.py # 运行 Gradio 界面
若使用 GPU，建议 CUDA 11.8‑12.2 与显卡驱动匹配，Python 3.10‑3.12 为最佳环境。
5. 关键资源链接
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| 官方 GitHub（newlxj 版） | https://github.com/newlxj/DeepSeek-OCR-Web-UI |
| 另一个社区实现（fufankeji） | https://github.com/fufankeji/DeepSeek-OCR-Web |
| 官方网站（模型介绍、在线 Demo） | https://deepseek-ocr.ai/ |
| 部署教程（Bilibili 技术文章） | https://www.bilibili.com/read/cv43456233 |
| 新闻报道（Web 版正式发布） | https://news.qq.com/rain/a/20251023A031RZ00 |
| 深度解析文章（技术分析） | https://www.cnblogs.com/freedom-w/p/19154169 |
6. 适用场景
- 科研文献数字化：快速将扫描论文、实验报告转为可编辑文本与表格。
- 企业文档归档：批量处理发票、合同、手册等多语言文档，生成结构化数据。
- 教育与培训：对教材、试卷进行 OCR 与公式解析，便于在线教学资源构建。
- 个人高精度 OCR：无需依赖云服务，保护隐私的本地化 OCR 解决方案。
总结：DeepSeek‑OCR WebUI 将先进的视觉‑语言模型与友好的网页交互相结合，提供从基础文字提取到复杂结构化解析的全链路 OCR 能力，并通过 Docker/Gradio 实现“一键本地部署”，在保证高精度的同时兼顾数据安全与使用便捷。若需进一步了解部署细节或 API 调用，可参考上述 GitHub README 与官方文档。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！