id="痛点剖析传统-ai-开发为何举步维艰">痛点剖析：传统

开发为何举步维艰？

应用开发正加速从传统软件工程范式向 AI

原生架构演进。

在这一浪潮中，OCR（光学字符识别）

作为连接视觉世界与数字文本的关键桥梁，其战略价值日益凸显——无论是文档智能处理、办公自动化、科研数据提取，还是金融报告解析，OCR

DeepSeek-AI

“视觉-文本压缩”新范式的探索：

时，识别精度高达 97%

；

高压缩比下，仍能维持约 60%

这一能力使其在历史文献数字化、长上下文压缩、大模型训练数据生成等前沿场景中展现出巨大潜力。

然而，要真正释放

的技术优势，开发者首先必须跨越一道高门槛：复杂的运行环境依赖——包括高分辨率图像处理、多模态模型推理、GPU

加速支持等。

在传统开发模式下，繁琐的环境配置已成为阻碍先进模型快速落地的“拦路虎”。

id="真实开发中的三大典型困境">真实开发中的三大典型困境

场景

安装失败、依赖包不兼容等问题，最终发现团队的环境文档早已过时。

场景

三位开发者本地环境略有差异，代码各自能跑，但一部署到测试环境就频繁报错。

排查发现竟是

NumPy

版本差异引发的浮点精度问题，修复时间甚至超过开发本身。

开发模式的系统性缺陷：效率低下、资源浪费、协作成本高昂。

id="根源剖析三大结构性短板">根源剖析：三大结构性短板

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202510/1411156-20251031143825731-1447033707.png"

开发模式已成为制约创新的系统性瓶颈。

唯有重构开发基础设施，才能释放

id="devpod基于-serverless-的-ai-开发环境">DevPod：基于

Serverless

DevPod 依托云原生

Serverless

提供开箱即用、高性能、低成本的云端开发环境，真正实现

“60

id="2按需付费">✅ 2. 按需付费

GPU

Notebook：交互式调试、数据可视化、实验记录一体化。

终端环境：完整

left">DevPod

left">>90%

left">高（按使用量计费）

id="实战指南60-秒搭建-deepseek-ocr-开发环境">实战指南：60

秒搭建

1.阿里云账号：已完成实名认证。

FunModel

💡 提示：若使用旧版控制台，请点击右上角“新版控制台”切换。

deepseek-ai/DeepSeek-OCR（ModelScope

[

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202510/1411156-20251031143835776-498324930.png"

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202510/1411156-20251031143840601-1934596744.png"

id="深度实践在-devpod-中运行-deepseek-ocr">深度实践：在

DevPod

/mnt/{模型名称}，如 /mnt/deepseek-ocr-dev（NAS

挂载，重启不丢失）

id="支持两种主流推理框架">支持两种主流推理框架

请先在

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202510/1411156-20251031143850069-721531624.png"

id="方式一huggingface-transformers快速实验">🔹 方式一：HuggingFace

cd /workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-hf
python
替换图片：修改 input/test.png
自定义逻辑：编辑 run/dpsk/ocr.py
data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202510/1411156-20251031143857362-575816274.png"
id="方式二vllm高性能推理">🔹 方式二：vLLM（高性能推理）
支持单图、PDF、批量图像处理。
单图推理：
/workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/config.py
INPUT_PATH = '/workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/input_image/test.png'
OUTPUT_PATH = '/workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/output_run_dpsk_ocr_image'

cd /workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm
python
data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202510/1411156-20251031143906001-2093309873.png"
PDF
/workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/config.py
INPUT_PATH = '/workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/input_pdf/test.pdf'
OUTPUT_PATH = '/workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/output_run_dpsk_ocr_pdf'

cd /workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm
python
data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202510/1411156-20251031143912529-853531655.png"
批量图像处理：
# /workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/config.py
INPUT_PATH = '/workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/input_image/'
OUTPUT_PATH = '/workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm/output_run_dpsk_ocr_eval_batch/'
cd /workspace/DeepSeek-OCR/DeepSeek-OCR-master/DeepSeek-OCR-vllm
python
添加更多图像：将待处理图片放入 input/image/ 目录即可自动纳入批处理流程。
调整批处理逻辑：如需控制并发数、跳过已处理文件或添加日志记录，可修改 run/dpsk/ocr/eval/batch.py。
data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202510/1411156-20251031143920396-1813816443.png"
id="范式转变devpod-重塑-ai-开发工作流">范式转变：DevPod
开发工作流
“手工作坊”走向“现代工程”
所有这些，已在预构建镜像中完成优化。
60
所有定制（包安装、环境变量等）可通过镜像快照保存。
镜像可直接用于后续训练或生产部署，打通开发
热数据（代码、小数据集）：存于
冷数据（原始图像、PDF）：对接
OSS
将“环境”视为工程资产而非临时附属品，将“资源”转化为按需使用的服务，将“协作”建立在标准化基座之上。
这不仅提升效率，更是一种工程文化的进化：开发更敏捷、协作更顺畅、交付更可靠。
id="总结devpod开启-ai-原生开发新时代">总结：DevPod，开启
原生开发新时代
✅环境一致：消除“在我机器上能跑”的经典难题
✅成本优化：资源利用率
>90%，按需付费
✅高效协作：统一环境，提升团队交付质量
当每一个新项目都能在几分钟内拥有一个“正确”的起点，创新的门槛便真正降低了。
展望未来，DevPod
将持续深化与阿里云
生态的整合，为开发者提供更智能、更个性化的开发体验。
我们期待，DevPod
能成为
原生时代的“基础设施底座”，助力每一位开发者从想法到落地，快人一步。
http://fun-model-docs.devsapp.net/user-guide/devpod/
相关链接：
https://www.arxiv.org/abs/2510.18234
[2] FunModel
https://functionai.console.aliyun.com/cn-hangzhou/fun-model/model-market
链接
https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR