本地部署Deepseek 识别图片
时间: 2025-03-03 07:20:26 浏览: 294
### 部署 DeepSeek 实现图像识别
#### 准备工作
为了在本地环境中部署DeepSeek以实现图片识别功能,需先完成环境准备。这包括获取必要的软件工具和配置开发环境。
- 访问 ollama 官网并下载安装 ollama 工具[^4]。
- 使用命令行工具执行 `win+r` 输入 `cmd` 打开命令提示符窗口,在其中粘贴从 ollama 官网 Models 页面 deepseek-r1 下载链接处获得的命令字符串来启动模型下载过程,例如通过 `ollama run deepseek-r1` 命令进行操作。
#### Flask 应用搭建
对于希望利用Web服务接口访问DeepSeek能力的情况,可以通过构建基于Flask框架的应用程序作为中介层:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import subprocess
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
file = request.files['image']
result = subprocess.run(['ollama', 'run', 'deepseek-r1'], input=file.read(), capture_output=True)
return jsonify({"prediction": result.stdout.decode()})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
此段Python代码展示了创建一个简单的RESTful API端点 `/predict` ,它接收HTTP POST请求中的文件上传参数 image 并将其传递给已安装好的DeepSeek实例处理;之后将以JSON格式返回预测结果[^1]。
#### 测试与验证
一旦上述步骤顺利完成,则可以在浏览器或其他HTTP客户端中尝试发送带有目标图片的数据包至刚才建立的服务地址上测试其响应情况。考虑到实际应用需求的不同,可能还需要进一步调整优化该流程以及探索更多高级特性如批量推理、异步调用等。
#### 性能考量
值得注意的是,虽然整个部署过程较为简便快捷——通常情况下半小时内即可初步完成测试环境建设[^2] ——但在具体应用场景下仍需关注诸如内存消耗等问题。特别是针对特定类型的复杂文档扫描件做OCR解析时可能会遇到挑战。
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