DeepSeek-r1演示項目，帶有Gradio和Easyocr

>在本動手指南中，我將使用DeepSeek-R1模型來構建與Easyocr和Gradio集成的數學拼圖求解器。

>我將逐步解釋如何構建功能性的Web應用程序，能夠使用DeepSeek R1模型的出色推理能力來解決廣泛的數學難題並生成有用的解決方案。

>

如果您只想獲得DeepSeek-R1的概述，我建議您查看此DeepSeek-R1概述。要微調模型，我建議您有關微調DeepSeek-R1的教程。

> deepSeek-r1演示項目：概述

為了構建我們的拼圖求解器助理，我們將仔細研究以下步驟：>

設置必要的先決條件。

• >用優化配置初始化模型。
• 使用模型的指令功能定義核心功能。
>
• 將組件集成到用戶友好的gradio接口中，以方便交互。
>
>步驟1：先決條件

>在進行實施之前，讓我們確保我們安裝了以下工具和庫：

：

python 3.8

• pytorch：用於有效的深度學習模型處理。
Easyocro：一個用於從圖像中提取文本的Python模塊。 >
• Gradio：創建一個用戶友好的Web界面。
>
運行以下命令以安裝必要的依賴項：
• >

一旦安裝了上述依賴項，請運行以下導入命令：>

步驟2：設置DeepSeek-R1 API

!pip install torch gradio pillow easyocr -q

>以下腳本演示瞭如何與DeepSeek API進行交互以根據用戶提示獲得響應。請注意，DeepSeek的API與OpenAI的格式兼容，並為API請求使用基本URL。

>您可以直接傳遞API密鑰（不建議出於隱私原因），或者如果使用像我這樣的Google Colab，則可以使用秘密功能保存API鍵。另外，您可以使用環境變量。

Import torch
from PIL import Image
import easyocr
import requests
import json
import gradio as gr

在發表這篇文章時，DeepSeek的服務承受了沉重的負擔，其性能降低了 - 我在該項目的代碼上也遇到了很大的困難。在嘗試在此項目中運行代碼之前，請檢查DeepSeek的狀態頁面。

>步驟3：設計核心功能

現在設置了API，我們可以處理代碼功能。在本節中，我們將處理一個包含邏輯難題的圖像，使用OCR提取拼圖文本，完善文本，然後將其發送到DeepSeek API進行求解。讓我們首先查看代碼，然後我解釋一下。

>

# DeepSeek API configuration
DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

# If you're using Colab and storing your key in the Secrets tab:
from google.colab import userdata
API_KEY = userdata.get('SECRET_KEY')

# If you are running this code elsewhere then, replace 'YOUR_API_KEY' with your actual DeepSeek API key. Uncomment the following line of code.
#API_KEY = 'YOUR_API_KEY' 

> solve_puzzle（）函數處理包含邏輯難題的圖像，並使用OCR和R1模型解決它。它遵循以下步驟：

1. >初始化Easyocro：我們首先以英語初始化EasyOrock讀取器。
>圖像處理：上傳的圖像是臨時保存的，並使用EasyOROCR進行處理以提取文本。
文本改進：提取的文本已標準化以確保一致性和準確性。 >
3. >查詢組成：創建了結構化查詢，包括用於求解的精製拼圖文本和特定說明。
>
4. > API相互作用：查詢已發送到DeepSeek API，該API分析和解決了難題。確保使用DeepSeek-Reasoner模型使用DeepSeek-R1。如果您想使用DeepSeek-V3，請使用DeepSeek-Chat。並始終了解定價，因此請查看定價頁面以獲取最新信息。
>
5. 響應處理：處理API響應以提取和返回解決方案或適當的錯誤消息。
>
6. 錯誤處理：該功能還管理超時或意外例外等問題，以確保操作穩健。
該管道結合了OCR用於文本提取和用於智能難題的DeepSeek API。

步驟4：創建Gradio接口

Gradio允許我們為應用程序創建一個交互式Web界面。以下代碼段為solve_puzzle（）函數創建一個用戶友好的Gradio Web界面。 Gradio接口將用戶的輸入帶到模型以進行驗證。 >

上面的設置包括三個組件：

>輸入：用戶可以上傳圖像的Gr.Image組件。

!pip install torch gradio pillow easyocr -q

>輸出：用於顯示deepseek-r1的答案的文本組件。

>

接口：gr.Interface（）函數將輸入和輸出綁定在一起，啟動用於用戶交互的Web應用程序。

>步驟5：測試應用
讓我們用涉及數學和邏輯的拼圖測試我們的應用程序。
• >
如果您查看第一行，您會看到1 4 = 5，您可能會說這是一個簡單的補充。但是在第二行我們有2 5 = 12，然後3 6 = 21。

如果您在Gradio接口的右側查看，您會發現拼圖求解器應用已確定了該模式：

結論

在本教程中，我們使用DeepSeek R1與OCR和Gradio結合使用，以解決數學難題。為了跟上AI中的最新信息，我建議這些博客：

> QWEN 2.5-MAX

> DeepSeek的Janus-Pro 如何使用deepseek janus-pro enak

以上是DeepSeek-r1演示項目，帶有Gradio和Easyocr的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！