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目前 DeepSeek 并未开源其 OCR 模型，也没有提供官方的本地部署 API 接口文档。因此，无法直接配置“DeepSeekOCR”的本地 API 服务。网上部分开发者提到的“本地部署 DeepSeekOCR”，通常是误将其他开源 OCR 项目（如 PaddleOCR、EasyOCR）与 DeepSeek 大模型结合使用，或自行封装调用其在线接口。
如果你希望在本地搭建 OCR API 服务，并尝试接入 DeepSeek 的能力（例如用于文本理解、信息提取），可以参考以下实现思路：
1. 明确需求：是否真的需要 DeepSeekOCR？
大多数 OCR 场景（如图片转文字、表格识别）可通过成熟的开源工具完成。DeepSeek 更适合后续的语义处理，比如：
从 OCR 提取的文字中总结内容 结构化票据、合同中的关键字段 多语言文本翻译或问答
建议：先用本地 OCR 工具提取文本，再通过 DeepSeek API 进行智能解析。
2. 使用开源 OCR 搭建本地 API
推荐使用 PaddleOCR 或 EasyOCR 构建本地 OCR 接口：
以 PaddleOCR 为例：安装：pip install paddlepaddle paddleocr 启动本地服务（可封装为 Flask 接口）：
代码示例（Flask + PaddleOCR）：
Text-To-Pokemon口袋妖怪
输入文本生成自己的Pokemon，还有各种选项来定制自己的口袋妖怪
48 查看详情
from flask import Flask, request, jsonifyfrom paddleocr import PaddleOCRapp = Flask(__name__)ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')@app.route('/ocr', methods=['POST'])def run_ocr(): img_file = request.files['image'] result = ocr.ocr(img_file.read()) text_lines = [line[1][0] for res in result for line in res] return jsonify({'text': 'n'.join(text_lines)})if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080)
3. 调用 DeepSeek API 进行后处理
将 OCR 提取结果发送给 DeepSeek 大模型进行理解或结构化：
注册获取 DeepSeek API Key（官网申请） 调用 deepseek-chat 接口处理文本
示例请求：
import openaiclient = openai.OpenAI(api_key="your_api_key", base_url="https://api.deepseek.com/v1")response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "user", "content": "请从以下文本中提取姓名、电话和地址：n" + ocr_text} ])print(response.choices[0].message.content)
4. 完整流程整合
你可以将上述两部分合并为一个本地服务：
用户上传图像 本地 OCR 提取文字 调用 DeepSeek API 分析内容 返回结构化结果
这样既保证了图像数据不出内网，又利用了 DeepSeek 的语义能力。
基本上就这些。目前没有真正意义上的“DeepSeekOCR 本地部署”，但通过组合方案完全可以实现类似效果。注意保护 API Key，避免泄露。
以上就是如何配置DeepSeekOCR的API接口_本地部署DeepSeekOCR API接口设置方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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