DeepSeek-r1演示项目，带有Gradio和Easyocr

>在本动手指南中，我将使用DeepSeek-R1模型来构建与Easyocr和Gradio集成的数学拼图求解器。

>我将逐步解释如何构建功能性的Web应用程序，能够使用DeepSeek R1模型的出色推理能力来解决广泛的数学难题并生成有用的解决方案。

>

如果您只想获得DeepSeek-R1的概述，我建议您查看此DeepSeek-R1概述。要微调模型，我建议您有关微调DeepSeek-R1的教程。

> deepSeek-r1演示项目：概述

为了构建我们的拼图求解器助理，我们将仔细研究以下步骤：>

设置必要的先决条件。

• >用优化配置初始化模型。
• 使用模型的指令功能定义核心功能。
>
• 将组件集成到用户友好的gradio接口中，以方便交互。
>
>步骤1：先决条件

>在进行实施之前，让我们确保我们安装了以下工具和库：

：

python 3.8

• pytorch：用于有效的深度学习模型处理。
Easyocro：一个用于从图像中提取文本的Python模块。>
• Gradio：创建一个用户友好的Web界面。
>
运行以下命令以安装必要的依赖项：
• >

一旦安装了上述依赖项，请运行以下导入命令：>

步骤2：设置DeepSeek-R1 API

!pip install torch gradio pillow easyocr -q

>以下脚本演示了如何与DeepSeek API进行交互以根据用户提示获得响应。请注意，DeepSeek的API与OpenAI的格式兼容，并为API请求使用基本URL。

>您可以直接传递API密钥（不建议出于隐私原因），或者如果使用像我这样的Google Colab，则可以使用秘密功能保存API键。另外，您可以使用环境变量。

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

在发表这篇文章时，DeepSeek的服务承受了沉重的负担，其性能降低了 - 我在该项目的代码上也遇到了很大的困难。在尝试在此项目中运行代码之前，请检查DeepSeek的状态页面。

>步骤3：设计核心功能

现在设置了API，我们可以处理代码功能。在本节中，我们将处理一个包含逻辑难题的图像，使用OCR提取拼图文本，完善文本，然后将其发送到DeepSeek API进行求解。让我们首先查看代码，然后我解释一下。

>

# 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（）函数处理包含逻辑难题的图像，并使用OCR和R1模型解决它。它遵循以下步骤：

1. >初始化Easyocro：我们首先以英语初始化EasyOrock读取器。
>图像处理：上传的图像是临时保存的，并使用EasyOROCR进行处理以提取文本。
文本改进：提取的文本已标准化以确保一致性和准确性。>
3. >查询组成：创建了结构化查询，包括用于求解的精制拼图文本和特定说明。
>
4. > API相互作用：查询已发送到DeepSeek API，该API分析和解决了难题。确保使用DeepSeek-Reasoner模型使用DeepSeek-R1。如果您想使用DeepSeek-V3，请使用DeepSeek-Chat。并始终了解定价，因此请查看定价页面以获取最新信息。
>
5. 响应处理：处理API响应以提取和返回解决方案或适当的错误消息。
>
6. 错误处理：该功能还管理超时或意外例外等问题，以确保操作稳健。
该管道结合了OCR用于文本提取和用于智能难题的DeepSeek API。

步骤4：创建Gradio接口

Gradio允许我们为应用程序创建一个交互式Web界面。以下代码段为solve_puzzle（）函数创建一个用户友好的Gradio Web界面。 Gradio接口将用户的输入带到模型以进行验证。>

上面的设置包括三个组件：

>输入：用户可以上传图像的Gr.Image组件。

!pip install torch gradio pillow easyocr -q

>输出：用于显示deepseek-r1的答案的文本组件。

>

接口：gr.Interface（）函数将输入和输出绑定在一起，启动用于用户交互的Web应用程序。

>步骤5：测试应用
让我们用涉及数学和逻辑的拼图测试我们的应用程序。
• >
如果您查看第一行，您会看到1 4 = 5，您可能会说这是一个简单的补充。但是在第二行我们有2 5 = 12，然后3 6 = 21。

如果您在Gradio接口的右侧查看，您会发现拼图求解器应用已确定了该模式：

结论

在本教程中，我们使用DeepSeek R1与OCR和Gradio结合使用，以解决数学难题。为了跟上AI中的最新信息，我建议这些博客：

> QWEN 2.5-MAX

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

以上是DeepSeek-r1演示项目，带有Gradio和Easyocr的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！