文章介绍了mlx-vlm对DeepSeek-OCR的支持及使用体验，包括安装步骤、命令参数设置，展示了在M1 Ultra芯片上每秒280 tokens的高效OCR识别结果，证明其作为生产力解决方案的可行性，同时提及Minimax M2模型更新需mac集群部署的信息。
Prince Canuma终于搞定了mlx-vlm对DeepSeek-OCR的支持。
Hugging-Face上MLX社区也放出了转换后的权重文件。
试一下很容易。
conda activate mlx pip install -U mlx-vlm mlx_vlm.generate --model mlx-community/DeepSeek-OCR-8bit --prompt "<|grounding|>Convert the document to markdown." --image "image name" --temperature 0.0 --max-tokens 8192当然，可以用任何合适的conda虚拟环境。
我给了一张以前生成的一页纸AI报告。
识别的结果比较长，一页截图做不到，我就截取部分吧。
这个成绩是在m1-ultra芯片上跑的结果：输出每秒280tokens。即使能稳定在200以上，也是一个非常好的生产力解决方案了。
至于准确率，稍微仔细地看过去，没看到明显的错误。
另外，Minimax更新了M2模型，要部署得上mac集群了。等有时间再试了。
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