首先明确，目前没有官方的DeepSeekOCR开源项目，实际部署推荐使用PaddleOCR替代。在云服务器上安装Ubuntu系统后，更新依赖并安装Python、Pip、Git；接着安装PaddlePaddle及PaddleOCR库，通过Python脚本测试OCR功能是否正常。随后用Flask搭建HTTP接口服务：编写ocr_server.py文件，实现接收Base64编码图像并返回识别结果的功能；启动服务并开放5000端口。本地设备通过POST请求发送图片数据即可获取OCR结果，全流程数据私有化处理，无需依赖第三方API，真正实现本地化部署。注意配置安全组和防火墙规则以确保端口可访问。
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想在云服务器上部署 DeepSeekOCR 并实现本地化使用，其实并不复杂。DeepSeekOCR 本身并不是一个官方开源项目，目前社区中提到的“DeepSeekOCR”多指基于类似 DeepSeek 模型思路或命名的 OCR 推理方案，更常见的是误称或泛指支持中文识别的高性能 OCR 工具（如 PaddleOCR、EasyOCR 等）。如果你实际是想部署一个类似 PaddleOCR 这样支持中文、可本地运行、性能强的 OCR 系统到云服务器并本地调用，下面是一套完整可行的操作流程。
准备云服务器环境
选择一台配置合适的云服务器（建议 Ubuntu 20.04/22.04，内存至少 4GB，带 GPU 更佳）：
- 登录云平台（阿里云、腾讯云、华为云等），创建实例
- 操作系统选择 Ubuntu Server LTS 版本
- 开放安全组端口：HTTP 常用端口（如 5000、8080）用于后续 API 调用
- 使用 SSH 登录服务器终端
安装依赖与部署 OCR 引擎（以 PaddleOCR 为例）
PaddleOCR 是目前中文 OCR 最成熟、支持本地部署且性能优异的开源工具，适合作为“DeepSeekOCR”的替代或实现方案。
1. 更新系统并安装基础依赖
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-pip git nginx -y
pip3 install --upgrade pip
pip3 install paddlepaddle （CPU版）
若有 GPU 支持：pip3 install paddlepaddle-gpu
pip3 install "paddleocr>=2.6"
3. 测试 OCR 是否可用运行 Python 快速测试：
python3 -c "from paddleocr import PaddleOCR; ocr = PaddleOCR(); result = ocr.ocr('https://paddleocr.bj.bcebos.com/demos/mini.jpg'); print(result)"
首次运行会自动下载模型文件，可能需要几分钟，请保持网络畅通。
搭建本地 API 服务供内部调用
为了让其他设备或程序能通过 HTTP 请求调用 OCR 功能，我们可以用 Flask 写一个简单接口。
1. 安装 Flaskpip3 install flask
2. 创建 OCR 服务脚本（ocr_server.py）使用 vim 或 nano 创建文件：
nano ocr_server.py
粘贴以下内容：
from flask import Flask, request, jsonify
from paddleocr import PaddleOCR
import base64
import numpy as np
from io import BytesIO
from PIL import Image
app = Flask(__name__)
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
@app.route('/ocr', methods=['POST'])
def run_ocr():
data = request.json
img_str = data.get('image', '')
img_data = base64.b64decode(img_str)
image = Image.open(BytesIO(img_data))
image = np.array(image)
result = ocr.ocr(image, det=True, rec=True)
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
3. 启动服务
nohup python3 ocr_server.py &
服务将运行在 5000 端口，可通过公网 IP 访问（注意防火墙设置）。
本地化调用示例
从本地电脑或其他设备发送请求：
保存以下代码为 test_client.py：
import requests
import base64
with open("test.jpg", "rb") as f:
img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
response = requests.post(
"http://你的云服务器IP:5000/ocr",
json={"image": img_base64}
)
print(response.json())
运行后即可看到 OCR 识别结果返回，完成本地化调用闭环。
基本上就这些。整个过程不需要依赖第三方 API，所有数据处理都在你自己的云服务器上完成，真正实现本地化、私有化 OCR 服务部署。虽然名字叫“DeepSeekOCR”，但目前可行方案还是推荐 PaddleOCR 这类成熟框架。未来若 DeepSeek 发布官方 OCR 模型，也可参照此流程进行本地部署。不复杂但容易忽略权限和端口配置。
