首先安装Python 3.9并创建虚拟环境，接着克隆DeepSeekOCR项目代码并切换至稳定分支，然后安装PyTorch及依赖库，再下载模型权重并配置路径，最后运行测试脚本验证识别功能。
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如果您需要在本地部署或使用DeepSeekOCR进行文字识别，但不清楚如何正确安装和配置相关环境，则可能是由于缺乏详细的安装指引。以下是完成DeepSeekOCR安装的具体步骤：
一、准备Python环境
DeepSeekOCR依赖于Python运行环境，因此必须确保系统中已安装合适版本的Python，并配置好包管理工具。推荐使用虚拟环境以避免依赖冲突。
1、访问Python官方网站下载并安装Python 3.8至Python 3.10之间的版本，建议选择Python 3.9以获得最佳兼容性。
2、安装完成后打开命令行工具，输入python --version验证是否安装成功。
3、使用pip安装virtualenv：执行pip install virtualenv命令创建独立环境。
4、创建虚拟环境目录：运行virtualenv deepseek_env命令生成名为deepseek_env的隔离环境。
5、激活虚拟环境：Windows用户运行deepseek_env\Scripts\activate，Linux或macOS用户运行source deepseek_env/bin/activate。
二、克隆DeepSeekOCR项目代码
获取官方源码是部署的第一步，需通过Git工具将远程仓库内容下载到本地。
1、确保已安装Git工具，可在命令行输入git --version检查安装状态。
2、执行克隆命令：git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeekOCR.git，将项目拉取至当前目录。
3、进入项目文件夹：cd DeepSeekOCR。
4、切换至稳定分支（如有）：git checkout release/v1.0，避免使用开发中的主干分支以防出现不稳定问题。
三、安装依赖库
DeepSeekOCR依赖多个第三方库，包括深度学习框架和图像处理模块，需按顺序安装。
1、升级pip工具至最新版：pip install --upgrade pip。
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2、安装PyTorch框架，根据操作系统选择对应命令。例如CUDA 11.7环境下运行：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117。
3、安装其他必要依赖：pip install -r requirements.txt，该文件位于项目根目录下。
4、若遇到依赖冲突，可尝试分步安装关键组件，如opencv-python、numpy、Pillow、onnxruntime等。
四、配置模型权重文件
OCR功能依赖预训练模型参数，需手动下载并放置于指定路径。
1、前往DeepSeek官方模型发布页面或Hugging Face平台搜索“DeepSeekOCR-model”并下载核心权重文件。
2、解压下载的压缩包，通常包含det_model（检测模型）和rec_model（识别模型）两个子目录。
3、将模型文件夹复制到项目内的models/目录下，确保路径结构与config.yaml中定义的一致。
4、编辑配置文件config.yaml，更新model_path字段指向正确的模型路径。
五、测试OCR功能
完成安装后需运行示例脚本验证系统是否正常工作。
1、准备一张包含文本的测试图片，命名为test.jpg并放入examples/目录。
2、运行内置推理脚本：python infer.py --image examples/test.jpg --config config.yaml。
3、观察终端输出结果，若显示识别出的文字内容且无报错信息，则表示安装成功。
4、查看生成的可视化结果图，通常保存为output.jpg，确认文字框定位准确。
