deepseek-ocr.rs — Rust製 DeepSeek OCR（OpenAI互換サーバ付き）

AI/ML
deepseek-ocr.rs — Rust製 DeepSeek OCR（OpenAI互換サーバ付き）

deepseek-ocr.rs — Rust製 DeepSeek OCR（OpenAI互換サーバ付き）

DeepSeek-OCR の推論スタックを Rust で再実装したプロジェクトです。高速な CLI と OpenAI 互換の HTTP サーバを同梱し、Python 環境が不要でローカル（CPU / Apple Metal / NVIDIA CUDA）上で動作します。ビジョン・ランゲージモデル、プロンプトツール、サービング層がワークスペースとしてまとめられており、ドキュメント理解パイプラインを手軽に構築できます。ビルド済みバイナリも提供され、クロスプラットフォームでの運用が容易です。

https://github.com/TimmyOVO/deepseek-ocr.rs

概要

DeepSeek-OCR の推論スタックを Rust で実装したリポジトリです。主にローカル環境での文書理解用途を想定しており、Python 環境不要で動作する点が特徴です。ビジョン言語モデル、プロンプト処理、OpenAI 互換の HTTP サーバ、コマンドラインインターフェース（CLI）が一つのワークスペースにまとまっており、CPU、Apple の Metal、NVIDIA の CUDA といった複数のバックエンドをサポートします。事前ビルド済みのバイナリも提供されており、セットアップの手間が少ないため、個人開発者やプロトタイプ作成に向いています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 121
  • フォーク数: 14
  • ウォッチャー数: 121
  • コミット数: 11
  • ファイル数: 11
  • メインの言語: Rust

主な特徴

  • Rust ベースで Python 依存がないため軽量かつ配布が容易
  • OpenAI 互換の HTTP サーバを備え、既存のクライアントとの互換性を確保
  • CPU、Apple Metal、NVIDIA CUDA といった複数ハードウェアでの推論をサポート
  • CLI とサーバの両方を提供し、実験から本番展開までカバー

技術的なポイント

deepseek-ocr.rs は Rust エコシステムを活かして推論スタックをワンパッケージにまとめた点が最大の特徴です。モデル実行部分はバックエンド抽象化により CPU（汎用）、Apple Metal（M1/M2 などの GPU アクセラレーション）、CUDA（NVIDIA GPU）に対応しており、プラットフォーム依存の実装差を隠蔽して同じ API で利用できる設計になっています。OpenAI 互換サーバは既存のクライアントやツールチェインとの統合を容易にし、HTTP エンドポイントを通じて画像アップロード→OCR/視覚言語推論→構造化テキスト出力までをワンストップで実行します。Rust による実装はメモリ安全性と並列処理の効率向上にも寄与し、低レイテンシな CLI 体験を提供します。プロンプトツールは視覚とテキストの組合せを扱うためのユーティリティを備え、文書理解パイプラインのカスタマイズ（例えば領域指定、OCR 後のポストプロセッシング、抽出テンプレート）を容易にします。さらに、CI ワークフローでバイナリをビルドしてアーティファクト配布する仕組みが整えられており、macOS（Metal 有効化）や Windows のプリビルトをすぐに使える点も実用性を高めています。全体として、シンプルな導入性と実行パフォーマンス、既存ツールとの親和性を両立させた実装と言えます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .github: dir
  • .gitignore: file
  • Cargo.lock: file
  • Cargo.toml: file
  • LICENSE: file

…他 6 ファイル

まとめ

Rust で完結する軽量な DeepSeek-OCR 実装で、ローカル運用や迅速なプロトタイピングに最適です。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

deepseek-ocr.rs 🚀

Rust implementation of the DeepSeek-OCR inference stack with a fast CLI and an OpenAI-compatible HTTP server. The workspace packages the vision-language model, prompt tooling, and serving layer so you can build document understanding pipelines that run locally on CPU, Apple Metal, or NVIDIA CUDA GPUs.

中文文档请看 README_CN.md。

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