deepseek 7b本地部署 提取图片,pdf数据

### 本地部署 DeepSeek 7B 模型以提取图片和 PDF 数据 #### 准备工作环境 为了成功部署 DeepSeek 7B 模型并实现从图像和 PDF 文件中抽取文本的功能，需先安装必要的依赖库。这包括但不限于 PyTorch、Transformers 库以及特定于文档解析的工具包。 对于 Python 环境设置，推荐使用虚拟环境来管理项目所需的软件包版本： ```bash python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/MacOS 或者 `myenv\Scripts\activate` Windows下激活环境 pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install transformers sentence-transformers langchain chromadb gradio pdfminer.six pillow ``` 上述命令会创建一个新的 Python 虚拟环境，并安装运行所需的基础组件[^2]。 #### 加载预训练模型 加载由 Ollama 提供的 DeepSeek-r1:7b 模型实例化一个推理引擎。此操作通常涉及下载权重文件并通过 Hugging Face Transformers API 初始化模型对象。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "deepseek-ai/deepseek-r1-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` 这段代码片段展示了如何利用官方支持的方式获取指定架构下的大型语言模型及其配套分词器[^1]。 #### 图像与 PDF 处理模块集成 针对非纯文本输入源如扫描件或结构化的 PDF 文档，可以借助 OCR 技术识别图形内的字符信息；而对于带有嵌入字体描述的标准电子版，则可以直接读取其内部文字内容而不必经过光学字符转换流程。 这里介绍两种常见场景的具体实施方案： ##### 对于图片中的文本提取 采用 Tesseract 进行简单的光学字符识别任务十分有效。如果遇到复杂背景干扰的情况，建议预先应用一些计算机视觉算法优化原始素材质量后再做进一步分析。 ```python import pytesseract from PIL import Image def extract_text_from_image(image_path): img = Image.open(image_path) text = pytesseract.image_to_string(img) return text.strip() ``` 该函数接收一张图片路径参数返回其中所含有的可辨识字符串序列。 ##### 对于 PDF 文件的内容抓取 当面对多页或多栏布局形式的专业出版物时，pdfminer 可帮助精确地定位页面元素位置关系从而提高最终输出准确性。 ```python from io import StringIO from pdfminer.converter import TextConverter from pdfminer.layout import LAParams from pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreter, PDFResourceManager from pdfminer.pdfpage import PDFPage from contextlib import closing def read_pdf(file_path): output_string = StringIO() with open(file_path, 'rb') as fin: rsrcmgr = PDFResourceManager() device = TextConverter(rsrcmgr, output_string, laparams=LAParams()) interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device) for page in PDFPage.get_pages(fin, check_extractable=True): interpreter.process_page(page) return output_string.getvalue().strip() ``` 以上脚本实现了对任意给定 PDF 文件全文检索的能力。 #### 构建交互式前端界面 最后一步是搭建用户友好的 GUI 来简化整个过程的操作难度。Gradio 是一款非常适合快速原型设计的选择之一，它允许开发者仅用几行代码就能构建出功能完备的应用程序。 下面是一个简易的例子说明怎样把前面定义的各项能力组合起来形成完整的解决方案： ```python import gradio as gr def process_file(file_obj): file_type = file_obj.name.split('.')[-1].lower() if file_type == 'jpg' or file_type == 'png': result = extract_text_from_image(file_obj.name) elif file_type == 'pdf': result = read_pdf(file_obj.name) else: raise ValueError(f"Unsupported filetype {file_type}") return f"Extracted content:\n{result}" iface = gr.Interface(fn=process_file, inputs="file", outputs="text") if __name__ == "__main__": iface.launch(share=False) ``` 这个应用程序接受任何形式的支持文件作为输入，并自动判断类型后调用相应的处理器方法完成数据抽取作业。