Микросервис в Docker и интерфейс Gradio для сегментации страниц PDF на заголовки, текст, таблицы, изображения и другие элементы, распознавания текста и преобразования в Markdown/HTML.
rdumasia303/deepseek_ocr_app
Веб-приложение для запуска DeepSeek-OCR на изображениях и PDF с фронтендом на React, бэкендом на FastAPI и настройкой Docker.
Open source альтернатива:Adobe Acrobat
- Звёзды
- 1,892
- Форки
- 311
- Открытые issues
- 12
- Последний коммит
- 7 месяцев назад
Что это?
DeepSeek OCR App предоставляет веб-интерфейс для работы с моделью DeepSeek-OCR. Во фронтенде на React можно загружать изображения и PDF, выбирать режим OCR — например, извлечение обычного текста, создание описания, поиск терминов или ввод собственного промпта — и просматривать результаты. Бэкенд на FastAPI запускает модель и предоставляет эндпоинты для обработки отдельных изображений и многостраничных PDF.
При обработке PDF приложение обрабатывает страницы по отдельности, показывает ход выполнения и может экспортировать результат в Markdown, HTML, DOCX или JSON. Встроенные изображения можно извлечь и добавить в результат, а формулы LaTeX и таблицы сохраняются, если модель их распознаёт. В режиме обработки изображений рамки grounding отображаются поверх картинки.
Весь стек запускается через Docker Compose. Для работы нужны GPU NVIDIA с поддержкой CUDA, примерно 8–12 ГБ VRAM и около 5–10 ГБ для загрузки модели при первом запуске.
Ключевые возможности
- 01Распознавание текста на отдельных изображениях: извлечение обычного текста, создание описания, поиск терминов и режим со свободным промптом.
- 02Обработка многостраничных PDF с отслеживанием хода выполнения для каждой страницы.
- 03Экспорт в Markdown, HTML, DOCX или JSON.
- 04Извлечение встроенных изображений из PDF и добавление их в экспортируемые документы.
- 05Сохранение формул LaTeX и таблиц, созданных моделью.
- 06Запуск через Docker Compose с настройками в файле .env.
Сценарии использования
- Преобразование отсканированных PDF в редактируемые документы Word или Markdown.
- Извлечение таблиц и текста из счетов, форм и отчётов.
- Извлечение текста и формул из научных статей.
- Локальное тестирование DeepSeek-OCR через веб-интерфейс и REST API.
Быстрый старт
- 1
Клонируйте репозиторий и скопируйте файл окружения
git clone <repository-url> cd deepseek_ocr_app cp .env.example .env - 2
Запустите приложение с помощью Docker Compose
docker compose up --build - 3
Откройте localhost:3000 в браузере
Что важно знать
- Требуется видеокарта NVIDIA с поддержкой CUDA и NVIDIA Container Toolkit.
- При первом запуске загружается модель размером около 5–10 ГБ; на диске должно быть примерно 20 ГБ свободного места.
- Расширенные режимы OCR, такие как распознавание таблиц, структуры документа и нескольких языков, отключены до проведения дополнительных тестов.
Темы
Частые вопросы
- Что такое deepseek_ocr_app?
- Веб-приложение для запуска DeepSeek-OCR на изображениях и PDF с фронтендом на React, бэкендом на FastAPI и настройкой Docker. DeepSeek OCR App предоставляет веб-интерфейс для работы с моделью DeepSeek-OCR. Во фронтенде на React можно загружать изображения и PDF, выбирать режим OCR — например, извлечение обычного текста, создание описания, поиск терминов или ввод собственного промпта — и просматривать результаты. Бэкенд на FastAPI запускает модель и предоставляет эндпоинты для обработки отдельных изображений и многостраничных PDF.
- deepseek_ocr_app можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- deepseek_ocr_app распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- deepseek_ocr_app всё ещё поддерживается?
- Нет коммитов больше 6 месяцев. Последний коммит в deepseek_ocr_app — 31 мар. 2026 г..
- Для чего можно использовать deepseek_ocr_app?
- Преобразование отсканированных PDF в редактируемые документы Word или Markdown. Извлечение таблиц и текста из счетов, форм и отчётов. Извлечение текста и формул из научных статей. Локальное тестирование DeepSeek-OCR через веб-интерфейс и REST API.
- Как установить deepseek_ocr_app?
- Клонируйте репозиторий и скопируйте файл окружения: git clone <repository-url> cd deepseek_ocr_app cp .env.example .env Запустите приложение с помощью Docker Compose: docker compose up --build Откройте localhost:3000 в браузере
- Где скачать deepseek_ocr_app?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/rdumasia303/deepseek_ocr_app
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Самостоятельно размещаемая open-source платформа для работы с PDF: редактирование, подпись, скрытие данных, конвертация и автоматизация в браузере, на компьютере или через API.
Утилита на Python для преобразования PDF, документов Office, HTML, изображений, аудио и других форматов в Markdown для конвейеров обработки LLM и анализа текста.
Самостоятельно размещаемый сервис на FastAPI, который преобразует PDF, изображения и документы Office в Markdown или структурированный JSON с OCR, локальными LLM через Ollama и удалением персональных данных.
ИИ-инструмент, который превращает темы английской грамматики и словоупотребления в 30-секундные обучающие видео вертикального формата с китайскими субтитрами и выделенными английскими ключевыми словами.
Преобразует PDF и другие документы в Markdown, JSON, чанки или HTML; для повышения точности можно подключить LLM.