# DeepSeek-OCR-2 ## 论文 [DeepSeek-OCR 2: Visual Causal Flow](DeepSeek_OCR2_paper.pdf) ## 模型简介 DeepSeek 将原本基于 CLIP 的编码器替换为轻量级语言模型(Qwen2-500M),将原有的 DeepEncoder 升级为 DeepEncoder V2。在完整保留前代能力的基础上,DeepEncoder V2 通过一种全新的架构设计,引入了因果推理能力(causal reasoning),实现了视觉编码从「固定扫描」向「语义推理」的范式转变。
## 环境依赖 | 软件 | 版本 | | :------: | :------: | | DTK | 25.04.1 | | python | 3.10.12 | | torch | 2.4.1+das.opt1.dtk25041 | | transformers | 4.46.3 | | vllm | 0.8.5.post1+das.opt4.dtk25041 | | flash_attn | 2.6.1+das.opt13.dtk2504 | 推荐使用镜像: image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.8.5-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-das1.6-py3.10-20250724 - 挂载地址`-v`根据实际模型情况修改 ```bash docker run -it \ --shm-size 60g \ --network=host \ --name deepseek-ocr-2 \ --privileged \ --device=/dev/kfd \ --device=/dev/dri \ --device=/dev/mkfd \ --group-add video \ --cap-add=SYS_PTRACE \ --security-opt seccomp=unconfined \ -u root \ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro \ -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ \ image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.8.5-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-das1.6-py3.10-20250724 bash ``` 关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装,其它包参照requirements.txt安装: ``` pip install -r requirements.txt ``` ## 数据集 暂无 ## 训练 暂无 ## 推理 ### transformers #### 单机推理 > 模型地址,测试图片路径,输出路径根据实际情况修改。 ```bash export HIP_VISIBLE_DEVICES=0 python DeepSeek-OCR2-hf/run_dpsk_ocr2.py --model_name_or_path=deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2 --image_file=doc/docstructbench_dianzishu_zhongwenzaixian-o.O-63686436.pdf_57.jpg --output_path=output/image ``` ### vllm > 模型地址,测试图片路径,输出路径请根据实际情况在`DeepSeek-OCR2-vllm/config.py`中修改。 ```bash export VLLM_USE_V1=0 export HIP_VISIBLE_DEVICES=0 # image:流式输出 python DeepSeek-OCR2-vllm/run_dpsk_ocr2_image.py # pdf python DeepSeek-OCR2-vllm/run_dpsk_ocr2_image.py ``` ## 效果展示
### 精度 DCU与GPU精度一致,推理框架:vllm。 ## 预训练权重 | 模型名称 | 权重大小 | DCU型号 | 最低卡数需求 |下载地址| |:-----:|:----------:|:----------:|:---------------------:|:----------:| | DeepSeek-OCR-2 | 3B | BW1000 | 1 | [ModelScope](https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2) | ## 源码仓库及问题反馈 - https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/deepseek-ocr-2_pytorch ## 参考资料 - https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2