首先确保环境符合要求并创建虚拟环境，然后安装Python依赖库如PyTorch、OpenCV等，根据是否使用GPU选择对应版本，接着通过pip安装核心包或本地模块，最后运行测试脚本验证安装，首次会自动下载模型文件。
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DeepSeekOCR 是一款基于深度学习的开源文字识别工具，支持多语言文本检测与识别。在本地部署 DeepSeekOCR 时，正确配置依赖库是成功运行的关键步骤。以下是一份完整的依赖库安装与配置教程，帮助你在本地环境顺利部署。
1. 环境准备
在开始安装依赖前，请确保你的系统满足基本要求：
操作系统：Windows / Linux / macOSPython 版本：建议使用 Python 3.8 ~ 3.10（部分依赖不兼容 3.11 及以上）GPU 支持（可选）：NVIDIA 显卡 + CUDA 11.7 或 11.8（用于加速推理）
推荐使用虚拟环境隔离项目依赖，避免版本冲突：
python -m venv deepseek_ocr_env
source deepseek_ocr_env/bin/activate # Linux/macOS
deepseek_ocr_envScriptsactivate # Windows
2. 安装核心依赖库
进入 DeepSeekOCR 项目目录后，通过 pip 安装主要依赖包。以下是必须的核心库：
torch：PyTorch 深度学习框架torchvision：图像处理支持opencv-python：图像读取与预处理numpy：数值计算基础库Pillow：图像格式支持pyclipper：多边形操作（用于文本框后处理）shapely：几何运算（可选但推荐）onnxruntime：若使用 ONNX 模型需安装
执行命令一键安装：
pip install torch torchvision opencv-python numpy Pillow pyclipper shapely onnxruntime
注意：如需 GPU 加速，请安装带 CUDA 的 PyTorch：
pip install torch torchvision –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
3. 安装 DeepSeekOCR 专用模块
如果项目未打包为 pip 包，需手动安装本地模块。通常项目结构包含 deeppaddle 或类似名称的子模块（用于检测/识别模型封装）。
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6 查看详情
在项目根目录下运行：
pip install -e .
这会根据 setup.py 安装本地包及其依赖。若无 setup.py，可将核心模块路径加入 PYTHONPATH：
export PYTHONPATH=”${PYTHONPATH}:/path/to/DeepSeekOCR”
4. 验证安装与测试运行
完成依赖安装后，可通过简单脚本验证是否配置成功：
from deeepseek_ocr import OCRDetector
detector = OCRDetector()
result = detector.recognize(“test.jpg”)
print(result)
首次运行会自动下载预训练模型（位于 ~/.deepseek_ocr/models），请确保网络通畅。若出现 DLL 或 CUDA 错误，检查 Python 与 PyTorch 版本是否匹配。
基本上就这些。只要环境干净、版本对齐，DeepSeekOCR 的本地部署并不复杂，关键是管理好依赖版本和路径问题。
以上就是DeepSeekOCR本地部署怎么配置依赖库_DeepSeekOCR依赖库安装与配置完整教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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