在Linux虚拟机中部署DeepSeekOCR需先配置系统环境，安装Python及PyTorch，获取项目代码与模型权重，运行推理或API服务，并开放网络端口。重点包括：使用Ubuntu系统，安装基础依赖，创建虚拟环境，下载社区版OCR项目（如GitHub或Hugging Face资源），部署模型至本地目录，启动服务并配置桥接网络与防火墙规则，确保外部访问。整个流程依赖环境匹配与合法获取模型，适用于本地化文本识别需求。
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在虚拟机中部署 DeepSeekOCR 主要是将 OCR 模型和相关依赖环境搭建在虚拟化系统中，实现本地化的文本识别能力。以下是基于 Linux 虚拟机（如 Ubuntu）的 DeepSeekOCR 本地部署详细步骤。
1. 准备虚拟机环境
确保你的虚拟机满足运行 OCR 模型的基本要求：
操作系统：推荐 Ubuntu 20.04 或 22.04 LTS（64位）CPU：建议 4 核以上内存：至少 8GB，推荐 16GB 或更高（尤其使用大模型时）显卡（可选）：若使用 GPU 加速，需安装 NVIDIA 驱动 + CUDA + cuDNN，推荐显存 8GB 以上磁盘空间：至少 20GB 可用空间（用于系统、依赖和模型文件）
你可以使用 VMware、VirtualBox 或 Hyper-V 创建并配置虚拟机。
2. 安装基础依赖
登录虚拟机后，更新系统并安装必要工具：
sudo apt updatesudo apt upgrade -ysudo apt install python3 python3-pip git wget unzip build-essential libgl1 libglib2.0-0 -y
确认 Python 版本在 3.8~3.10 之间：
python3 --version
3. 配置 Python 环境
建议使用虚拟环境隔离依赖：
pip3 install virtualenvvirtualenv deepseek_ocr_envsource deepseek_ocr_env/bin/activate
激活环境后，安装 PyTorch（根据是否使用 GPU 选择命令）：
CPU 版本：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
GPU 版本（CUDA 11.8）：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
4. 获取 DeepSeekOCR 项目
目前 DeepSeek 官方未完全开源 OCR 项目，但可通过 Hugging Face 或 GitHub 上的社区实现进行部署（例如基于 LayoutLM、Swin Transformer 等架构的 OCR 框架）。假设你已获得授权或使用兼容版本：
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-Demo.git # 示例地址，请替换为实际可用仓库cd DeepSeek-OCR-Demopip install -r requirements.txt
常见依赖包括：
Anyword
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153 查看详情 transformersopencv-pythonnumpypilloweinopsaccelerate
5. 下载模型权重
从官方渠道或 Hugging Face 下载预训练模型：
# 示例（需登录 HF 并获取权限）huggingface-cli logingit lfs installgit clone https://huggingface.co/deepseek/DeepSeek-OCR-Base
将模型放置于项目目录下的 models/ 文件夹，并在配置文件中指定路径。
6. 启动服务或运行推理
测试单张图像识别：
python infer.py --image ./test.jpg --model models/DeepSeek-OCR-Base
或启动 API 服务（如项目支持）：
python app.py --host 0.0.0.0 --port 8080
之后可在宿主机浏览器访问 http://虚拟机IP:8080 进行调用。
7. 配置网络与权限
确保虚拟机网络模式为“桥接”或“NAT+端口转发”，以便外部设备访问服务。
在 VirtualBox 中设置端口转发：主机端口 8080 → 客机 8080关闭防火墙或开放端口：
sudo ufw allow 8080
8. 优化与监控
对于生产环境，可做以下优化：
使用 Gunicorn + Uvicorn 部署 API 提升并发能力限制模型最大输入尺寸以减少显存占用启用日志记录和错误监控定期备份模型与配置文件
基本上就这些。整个过程重点在于环境匹配和模型获取。只要依赖装好，结构清晰，DeepSeekOCR 在虚拟机中运行是完全可行的。注意遵守模型使用协议，不用于商业违规场景。
以上就是DeepSeekOCR怎么部署到虚拟机中_虚拟机环境DeepSeekOCR本地部署详细步骤的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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