deepseek-ocr-client
deepseek-ocr-client 是一款基于 Electron 开发的桌面图形界面工具，旨在让用户能够本地实时体验 DeepSeek-OCR 强大的文字识别能力。它解决了原始模型通常需要通过命令行操作、对普通用户门槛较高的问题，将复杂的 AI 推理过程转化为直观的拖拽式交互。
这款软件非常适合需要频繁处理文档截图、设计稿或研究资料的用户，包括研究人员、设计师以及希望保护数据隐私的办公人员。无需编写代码，用户只需将图片拖入窗口，即可立即获得识别结果。其独特亮点在于支持“点击区域复制”功能，允许用户精准提取图片中特定部分的文字；同时支持将结果连同原图切片一键导出为 Markdown 格式的压缩包，极大方便了笔记整理与二次编辑。
在技术层面，deepseek-ocr-client 充分挖掘本地硬件潜力，不仅支持 NVIDIA GPU 的 CUDA 加速，还特别适配了苹果 Silicon 芯片的 MPS 加速，甚至在无独立显卡时也能流畅运行于 CPU 模式。虽然该项目由社区开发者维护而非 DeepSeek 官方出品，但它凭借开箱即用的便捷性和对多平台的良好支持，成为了本地部署 DeepSeek-OCR 模型的优质选择。
使用场景
某数据分析师需要每天处理大量扫描版财务报表和合同图片，将其中的文字与表格结构提取并整理为可编辑的 Markdown 文档以供后续分析。
没有 deepseek-ocr-client 时
- 必须编写复杂的 Python 脚本调用命令行接口，每次处理新图片都要修改代码参数，流程繁琐且容易出错。
- 无法直观地预览识别结果，难以快速定位并修正特定区域的识别错误，只能盲目重新运行整个脚本。
- 缺乏图形界面支持，拖拽上传图片极不方便，且无法利用本地 GPU 加速，处理高分辨率大图时耗时极长。
- 导出结果仅为纯文本，丢失了原文档的排版结构，后续人工重建表格和格式耗费大量精力。
- 在苹果 M 系列芯片或无独显电脑上部署困难，常因环境配置问题导致模型无法运行。
使用 deepseek-ocr-client 后
- 直接通过简洁的 Electron 桌面界面拖拽图片即可启动识别，无需编写任何代码，操作流程直观高效。
- 支持点击图像特定区域实时查看并复制识别内容，发现错误可立即定位，大幅提升了校对效率。
- 自动调用本地 NVIDIA CUDA 或苹果 MPS 进行 GPU 加速，显著缩短了大量高清文档的处理等待时间。
- 一键导出包含原始截图与结构化 Markdown 内容的 ZIP 包，完美保留文档布局，无缝衔接后续编辑工作。
- 跨平台兼容性强，在 Windows 及 macOS 上均能一键启动并自动管理依赖，彻底解决了环境配置难题。
deepseek-ocr-client 将原本晦涩的命令行 OCR 任务转化为可视化的桌面流，让非开发人员也能轻松实现高精度、结构化的文档数字化。
运行环境要求
- Windows
- Linux
- macOS
- 非必需
- 支持 NVIDIA GPU (CUDA)、Apple Silicon (MPS) 或 CPU 回退
- 未指定具体型号、显存大小或 CUDA 版本
未说明
快速开始
DeepSeek-OCR 客户端
一个基于 Electron 的实时桌面 GUI，用于 DeepSeek-OCR。
与 DeepSeek 无关联
特性
- 拖放上传图片
- 实时 OCR 处理
- 点击区域即可复制
- 将结果导出为包含 Markdown 和图片的 ZIP 文件
- 支持 GPU 加速（CUDA、MPS）或回退到 CPU
系统要求
- Windows 10/11，其他操作系统处于实验阶段
- Node.js 18+（下载）
- Python 3.12+（下载）
- NVIDIA GPU（支持 CUDA）、Apple Silicon（MPS）或 CPU
注意： MPS 和 CPU 后端使用 @Dogacel 修改的模型，而非 基础模型。
快速入门（Windows）
- 解压 ZIP 文件
- 运行
start-client.bat- 首次运行会自动安装依赖。
- 后续运行将更快。
- 加载模型 - 点击应用中的“加载模型”按钮，这将下载或加载模型。
- 如果是首次运行，可能需要一些时间。
- 拖放一张图片 或点击拖放区域选择一张。
- 运行 OCR - 点击“运行 OCR”进行处理。
注意：如果您在处理图片时遇到问题，但模型已正确加载，请关闭并重新打开应用程序，并尝试使用“base”和“size”的默认分辨率。这是一个已知问题，如果您能帮助修复，我将不胜感激！
Linux/macOS
请按照 Windows 指南操作，但使用 start-client.sh 而不是 start-client.bat。
链接
未来目标（欢迎提交 PR！）
- 需要代码清理（快速拼凑而成）
- TypeScript
- 从 GitHub 发布版本中更新
- 支持 PDF
- 批量处理
- 支持 CPU/MPS（感谢 @Dogacel！）
- Web 版本（以便您可以在另一台机器上运行服务器）
- 更好的进度条算法
- ???
许可证
MIT
常见问题
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