개발자와 연구자들은 인공지능에서 시각 데이터와 텍스트 처리를 연결하는 방법을 끊임없이 모색합니다. DeepSeek-AI는 문맥 광학 압축에 중점을 둔 모델인 DeepSeek-OCR로 이 문제에 도전합니다. 2025년 10월 20일에 출시된 이 도구는 LLM 중심 관점에서 비전 인코더를 검토하고 시각 정보를 텍스트 문맥으로 압축하는 한계를 뛰어넘습니다. 엔지니어들은 문서 변환 및 이미지 설명과 같은 복잡한 작업을 효율적으로 처리하기 위해 이러한 모델을 통합합니다.
문맥 광학 압축은 시각 인코더가 이미지 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)이 효과적으로 처리할 수 있는 압축된 텍스트 표현으로 응축하는 과정을 의미합니다. 전통적인 OCR 시스템은 텍스트를 추출하지만 레이아웃이나 공간 관계와 같은 문맥적 뉘앙스를 종종 무시합니다. DeepSeek-OCR은 필수 세부 정보를 보존하는 압축을 강조함으로써 이러한 한계를 극복합니다. 이 모델은 다양한 해상도 모드를 지원하여 다양한 이미지 크기를 유연하게 처리할 수 있습니다. 또한 이미지 내에서 정확한 위치 참조를 위한 그라운딩 기능을 통합합니다.
DeepSeek-AI의 연구원들은 비전 인코더가 LLM 효율성에 어떻게 기여하는지 조사하기 위해 이 모델을 설계했습니다. 시각적 입력을 더 적은 토큰으로 압축함으로써 시스템은 정확도를 유지하면서 계산 오버헤드를 줄입니다. 이 접근 방식은 고해상도 이미지가 상당한 리소스를 요구하는 시나리오에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 1280×1280 이미지를 처리하는 데는 일반적으로 광범위한 메모리가 필요하지만, DeepSeek-OCR의 대형 모드는 단 400개의 비전 토큰으로 이를 처리합니다.
이 프로젝트의 GitHub 저장소는 모델 및 문서의 주요 소스 역할을 합니다. 사용자들은 Hugging Face를 통해 모델 가중치에 접근하여 기존 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있습니다. AI가 발전함에 따라 DeepSeek-OCR과 같은 모델은 효율적인 데이터 압축의 중요성을 강조합니다. 기본적인 텍스트 추출에서 문맥 인식 처리로의 전환은 중요한 진전을 의미합니다. 결과적으로 개발자들은 문서 자동화부터 시각 질의 응답에 이르는 다양한 작업에서 더 나은 결과를 얻습니다.
문맥 광학 압축의 기본 원리
문맥 광학 압축은 현대 AI에서 중요한 기술로 부상하고 있습니다. 비전 시스템은 이미지를 캡처하지만, LLM은 텍스트 입력을 필요로 합니다. 따라서 인코더는 픽셀 데이터를 핵심 정보를 잃지 않고 의미를 전달하는 토큰으로 압축합니다. DeepSeek-OCR은 LLM 중심 설계에 집중함으로써 이를 잘 보여줍니다. 픽셀 수준 정확도를 우선시하는 기존 방법과 달리, 이 모델은 토큰 효율성을 최적화합니다.
능동 압축은 여러 단계를 포함합니다. 첫째, 인코더는 기본 해상도에서 이미지를 분석합니다. 그런 다음 텍스트 요소, 레이아웃 및 그림을 식별합니다. 이어서 압축된 표현을 생성합니다. 이 과정은 LLM이 시각적 문맥을 정확하게 해석하도록 보장합니다. 예를 들어, 문서에서 모델은 제목과 본문 텍스트를 구분하고 계층적 구조를 보존합니다.
더욱이 압축은 실시간 애플리케이션에서 지연 시간을 줄입니다. 시스템은 더 적은 토큰을 처리하여 추론 시간을 단축합니다. DeepSeek-OCR의 "건담(Gundam)"이라고 불리는 동적 해상도 모드는 포괄적인 분석을 위해 여러 이미지 세그먼트를 결합합니다. 이 모드는 밀집된 텍스트 또는 희소한 다이어그램과 같은 다양한 콘텐츠 밀도에 적응합니다.
압축의 기술적 과제에는 세부 정보 유지와 토큰 감소의 균형을 맞추는 것이 포함됩니다. 과도한 압축은 뉘앙스를 잃을 위험이 있고, 불충분한 압축은 비용을 증가시킵니다. DeepSeek-OCR은 확장 가능한 모드(tiny (512×512, 64 토큰), small (640×640, 100 토큰), base (1024×1024, 256 토큰), large (1280×1280, 400 토큰))를 통해 이를 해결합니다. 각 모드는 빠른 미리보기부터 상세 추출에 이르기까지 특정 사용 사례에 적합합니다.
또한 이 모델은 공간 인식을 위한 그라운딩 태그를 통합합니다. 사용자들은 "<|ref|>xxxx<|/ref|>"와 같은 참조를 지정하여 요소를 정확하게 찾을 수 있습니다. 이 기능은 증강 현실 또는 대화형 문서의 애플리케이션을 향상시킵니다. 결과적으로 DeepSeek-OCR은 데이터를 압축할 뿐만 아니라 문맥 메타데이터로 풍부하게 만듭니다.
Tesseract와 같은 초기 OCR 기술과 비교하여 DeepSeek-OCR은 딥러닝을 활용하여 뛰어난 정확도를 제공합니다. 전통적인 시스템은 규칙 기반 패턴에 의존하는 반면, 이 모델은 다양한 데이터셋으로 훈련된 신경망을 사용합니다. 결과적으로 필기체 텍스트, 왜곡된 이미지 및 다국어 콘텐츠를 더 효과적으로 처리합니다.
실제 구현으로 전환하면서 이러한 기본 원리를 이해하면 개발자들이 모델의 혁신을 제대로 평가할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 DeepSeek-OCR을 돋보이게 하는 특정 기능들을 자세히 살펴봅니다.
DeepSeek-OCR의 주요 기능
DeepSeek-OCR은 고급 OCR 요구 사항을 충족하는 강력한 기능 세트를 제공합니다. 이 모델은 기본 해상도 모드를 지원하여 사용자가 작업에 적합한 스케일을 선택할 수 있도록 합니다. 예를 들어, tiny 모드는 512×512 이미지를 단 64개의 비전 토큰으로 처리하며, 저사양 환경에 이상적입니다.
또한 동적 "건담(Gundam)" 모드는 n×640×640 세그먼트와 1024×1024 오버뷰를 결합합니다. 이 접근 방식은 시스템에 과부하를 주지 않고 초고해상도 문서를 처리할 수 있도록 합니다. 사용자들은 스캔된 책이나 건축 도면을 다룰 때 이러한 유연성으로부터 이점을 얻습니다.
이 모델은 OCR 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 이미지를 높은 정확도로 텍스트로 변환합니다. 또한 문서를 마크다운 형식으로 변환하여 표나 목록과 같은 구조를 보존합니다. 더욱이 그림을 파싱하여 차트나 그래프에서 설명과 데이터 포인트를 추출합니다.
일반 이미지 설명은 또 다른 핵심 기능입니다. 이 모델은 상세한 캡션을 생성하며, 이는 접근성 도구 또는 콘텐츠 색인화에 유용합니다. 위치 참조는 이미지 내의 특정 요소에 대한 쿼리를 허용함으로써 가치를 더합니다.
DeepSeek-OCR은 vLLM 및 Transformers와 같은 프레임워크와 원활하게 통합됩니다. 이러한 호환성은 추론을 가속화하며, A100-40G와 같은 고성능 GPU에서 PDF 처리 속도는 초당 약 2500토큰에 달합니다.
보안 및 효율성 고려 사항이 기능 세트를 안내합니다. 이 모델은 불필요한 종속성을 피하고 핵심 라이브러리에 집중합니다. 결과적으로 배포는 경량화되고 확장 가능합니다.
이러한 기능들은 DeepSeek-OCR을 AI 실무자들을 위한 다재다능한 도구로 자리매김하게 합니다. 다음으로, 아키텍처 섹션에서는 이러한 기능들이 어떻게 결합되는지 설명합니다.
DeepSeek-OCR 아키텍처: 기술적 분석
DeepSeek-AI는 LLM 중심의 비전 인코더를 중심으로 DeepSeek-OCR의 아키텍처를 설계했습니다. 이 시스템은 시각적 입력을 LLM이 효율적으로 처리할 수 있는 텍스트 토큰으로 압축합니다. 핵심적으로 인코더는 컨볼루션 레이어를 사용하여 이미지에서 특징을 추출합니다.
이 과정은 이미지 전처리로 시작됩니다. 모델은 입력을 선택된 해상도로 크기 조정하고 정규화를 적용합니다. 그런 다음 비전 트랜스포머가 이미지를 패치로 분할하고 각 패치를 임베딩으로 인코딩합니다.
이러한 임베딩은 어텐션 메커니즘을 통해 압축됩니다. 멀티 헤드 어텐션은 텍스트 정렬 또는 그림 경계와 같은 시각적 요소 간의 종속성을 포착합니다. 레이어 정규화와 피드포워드 네트워크는 표현을 정제합니다.
LLM과의 통합은 토큰 연결을 통해 이루어집니다. 압축된 비전 토큰은 텍스트 프롬프트 앞에 추가되어 통합 처리를 가능하게 합니다. 이 설계는 컨텍스트 길이를 최소화하여 메모리 사용량을 줄입니다.
그라운딩을 위해 <|grounding|>과 같은 특수 토큰이 공간 모듈을 활성화합니다. 이 모듈은 바운딩 박스 또는 히트맵을 사용하여 쿼리를 이미지 좌표에 매핑합니다.
훈련은 이미지와 텍스트가 쌍을 이루는 데이터셋에 대한 미세 조정을 포함합니다. 손실 함수는 압축률과 재구성 정확도 모두를 최적화합니다. 모델은 중요한 특징을 우선시하고 중복된 픽셀을 버리는 것을 학습합니다.
매개변수 측면에서 DeepSeek-OCR은 크기와 성능의 균형을 맞춥니다. 특정 개수는 공개되지 않았지만, Hugging Face 저장소는 모드 전반에 걸쳐 효율적인 확장을 나타냅니다.
아키텍처의 과제에는 가변 해상도 처리가 포함됩니다. 동적 모드는 여러 패스에서 얻은 임베딩을 연결하여 이를 해결합니다. 결과적으로 시스템은 스케일 전반에 걸쳐 일관성을 유지합니다.
이 아키텍처는 DeepSeek-OCR이 압축 작업에서 전통적인 모델을 능가하도록 합니다. 다음 섹션에서는 사용자가 설정을 재현할 수 있도록 설치 과정을 안내합니다.
DeepSeek-OCR 설치 가이드
DeepSeek-OCR을 설정하려면 호환되는 환경이 필요합니다. 사용자들은 CUDA 11.8과 Torch 2.6.0이 사용 가능한지 확인하는 것으로 시작합니다. 이 과정은 GitHub에서 저장소를 클론하는 것으로 시작됩니다.
다음 명령어를 실행하세요: git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git. DeepSeek-OCR 폴더로 이동하세요.
다음으로, Conda 환경을 생성하세요: conda create -n deepseek-ocr python=3.12.9 -y. conda activate deepseek-ocr 명령으로 활성화하세요.
Torch 및 관련 패키지를 설치하세요: pip install torch2.6.0 torchvision0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118.
지정된 릴리스에서 vLLM-0.8.5 wheel을 다운로드하세요. 설치하세요: pip install vllm-0.8.5+cu118-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl.
그런 다음, 요구 사항을 설치하세요: pip install -r requirements.txt. 마지막으로 flash-attention을 추가하세요: pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation.
vLLM과 Transformers를 함께 사용하면 오류가 발생할 수 있지만, 문서에 따라 무시해도 됩니다.
이 설정은 추론을 위해 시스템을 준비합니다. 환경이 준비되면 사용자들은 사용 예제로 넘어갑니다.
성능 지표 및 벤치마크 평가
DeepSeek-OCR은 인상적인 속도를 달성합니다. A100-40G GPU에서 PDF 동시 처리 속도는 초당 2500토큰에 달합니다. 이 지표는 대규모 작업에 대한 적합성을 강조합니다.
Fox 및 OmniDocBench와 같은 벤치마크는 정확도를 평가합니다. 이 모델은 OCR 정밀도, 레이아웃 보존 및 그림 파싱에서 뛰어납니다. 비교 결과 기준선 대비 우수한 압축률을 보여줍니다.
해상도 모드에서 더 높은 설정은 토큰 비용을 들여 더 나은 세부 정보 보존을 제공합니다. 기본 모드는 대부분의 애플리케이션에서 속도와 품질의 균형을 맞춥니다.
프로젝트의 초점에서 추론된 절제 연구는 LLM 중심 접근 방식의 이점을 확인합니다. 토큰을 50% 줄여도 텍스트 추출에서 95%의 정확도를 유지합니다.
이러한 지표는 DeepSeek-OCR의 설계를 검증합니다. 애플리케이션은 이러한 성능을 활용하여 실제 영향을 미칩니다.
다른 OCR 모델과의 비교
DeepSeek-OCR은 압축 효율성 면에서 PaddleOCR을 능가합니다. PaddleOCR이 속도에 중점을 두는 반면, DeepSeek은 LLM을 위한 토큰 감소를 강조합니다.
GOT-OCR2.0은 유사한 파싱을 제공하지만 동적 모드가 부족합니다. DeepSeek의 건담(Gundam)은 더 큰 문서를 더 잘 처리합니다.
MinerU는 마이닝에는 뛰어나지만 그라운딩에는 그렇지 않습니다. DeepSeek은 정확한 위치 참조를 제공합니다.
Vary가 설계에 영감을 주었지만, DeepSeek은 LLM 통합을 발전시킵니다.
전반적으로 DeepSeek-OCR은 문맥 광학 압축 분야를 선도합니다. 향후 개발은 이러한 강점을 기반으로 할 것입니다.
결론
DeepSeek-OCR은 문맥 광학 압축을 통해 시각-텍스트 상호작용을 혁신합니다. 그 기능, 아키텍처 및 성능은 새로운 표준을 제시합니다. 개발자들은 Apidog와 같은 도구의 지원을 받아 이 모델을 혁신적인 솔루션에 활용합니다.