# DeepSeek-OCR 2 : guide d'exécution et de fine-tuning
**DeepSeek-OCR 2** est le nouveau modèle de 3 milliards de paramètres pour l'état de l'art en vision et compréhension de documents publié le 27 janvier 2026 par DeepSeek. Le modèle se concentre sur l'image-vers-texte avec un raisonnement visuel renforcé, pas seulement l'extraction de texte.
DeepSeek-OCR 2 introduit DeepEncoder V2, qui permet au modèle de « voir » une image dans le même ordre logique qu'un humain.
Contrairement aux LLMs vision traditionnels qui scannent les images selon une grille fixe (de haut-gauche → bas-droite), DeepEncoder V2 construit d'abord une compréhension globale, puis apprend un ordre de lecture semblable à celui d'un humain, ce à quoi il faut prêter attention en premier, ensuite, et ainsi de suite. Cela améliore l'OCR sur des mises en page complexes en suivant mieux les colonnes, en reliant les étiquettes aux valeurs, en lisant les tableaux de manière cohérente et en gérant le texte mixte + la structure.
Vous pouvez désormais affiner (fine-tune) DeepSeek-OCR 2 dans Unsloth via notre [**carnet d'affinage gratuit**](https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Deepseek_OCR_\(3B\).ipynb)**.** Nous avons démontré une [amélioration de 88,6 %](#fine-tuning-deepseek-ocr) pour la compréhension du langage.
Exécution de DeepSeek-OCR 2Affinage de DeepSeek-OCR 2
## 🖥️ **Exécution de DeepSeek-OCR 2**
Pour exécuter le modèle, comme le premier modèle, DeepSeek-OCR 2 a été modifié pour permettre l'inférence et l'entraînement sur les transformers les plus récents (aucun changement de précision). Vous pouvez le trouver [ici](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-OCR-2).
Pour exécuter le modèle dans [transformers](#transformers-run-deepseek-ocr-2-tutorial) ou [Unsloth](#unsloth-run-deepseek-ocr-tutorial), voici les paramètres recommandés :
### :gear: Paramètres recommandés
DeepSeek recommande ces paramètres :
* **Température = 0.0**
* `max_tokens = 8192`
* `ngram_size = 30`
* `window_size = 90`
**Modes pris en charge - Résolution dynamique :**
* Par défaut : (0-6)×768×768 + 1×1024×1024 — (0-6)×144 + 256 jetons visuels
**Exemples de prompts :**
```
# document: \n<|grounding|>Convert the document to markdown.
# other image: \n<|grounding|>OCR this image.
# without layouts: \nFree OCR.
# figures in document: \nParse the figure.
# general: \nDescribe this image in detail.
# rec: \nLocate <|ref|>xxxx<|/ref|> in the image.
```
Transforme n'importe quel document en markdown en utilisant le Visual Causal Flow.
### 🦥 Unsloth : Tutoriel d'exécution de DeepSeek-OCR 2
1. Obtenez le dernier `unsloth` via `pip install --upgrade unsloth` . Si vous avez déjà Unsloth, mettez-le à jour via `pip install --upgrade --force-reinstall --no-deps --no-cache-dir unsloth unsloth_zoo`
2. Ensuite, utilisez le code ci-dessous pour exécuter DeepSeek-OCR 2 :
{% code overflow="wrap" %}
```python
from unsloth import FastVisionModel
import torch
from transformers import AutoModel
import os
os.environ["UNSLOTH_WARN_UNINITIALIZED"] = '0'
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download("unsloth/DeepSeek-OCR-2", local_dir = "deepseek_ocr")
model, tokenizer = FastVisionModel.from_pretrained(
"./deepseek_ocr",
load_in_4bit = False, # Use 4bit to reduce memory use. False for 16bit LoRA.
auto_model = AutoModel,
trust_remote_code = True,
unsloth_force_compile = True,
use_gradient_checkpointing = "unsloth", # True or "unsloth" for long context
)
prompt = "\nFree OCR. "
image_file = 'your_image.jpg'
output_path = 'your/output/dir'
res = model.infer(tokenizer, prompt=prompt, image_file=image_file, output_path = output_path, base_size = 1024, image_size = 640, crop_mode=True, save_results = True, test_compress = False)
```
{% endcode %}
### 🤗 Transformers : Tutoriel d'exécution de DeepSeek-OCR 2
Inférence avec Huggingface transformers sur GPU NVIDIA. Exigences testées sur python 3.12.9 + CUDA11.8 :
```bash
torch==2.6.0
transformers==4.46.3
tokenizers==0.20.3
einops
addict
easydict
pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation
```
```python
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
model_name = 'unsloth/DeepSeek-OCR-2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name, _attn_implementation='flash_attention_2', trust_remote_code=True, use_safetensors=True)
model = model.eval().cuda().to(torch.bfloat16)
# prompt = "\nFree OCR. "
prompt = "\n<|grounding|>Convert the document to markdown. "
image_file = 'your_image.jpg'
output_path = 'your/output/dir'
res = model.infer(tokenizer, prompt=prompt, image_file=image_file, output_path = output_path, base_size = 1024, image_size = 768, crop_mode=True, save_results = True)
```
## 🦥 **Affinage de DeepSeek-OCR 2**
Unsloth prend désormais en charge l'affinage de DeepSeek-OCR 2. Comme pour le premier modèle, vous devrez utiliser notre [téléversement personnalisé](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-OCR-2) pour que cela fonctionne sur `transformers` (aucun changement de précision). Comme pour le premier modèle, Unsloth entraîne DeepSeek-OCR-2 1,4× plus rapidement avec 40 % de VRAM en moins et des longueurs de contexte 5× plus longues sans dégradation de la précision.\
\
Vous pouvez désormais affiner DeepSeek-OCR 2 via notre carnet Colab gratuit.
* DeepSeek-OCR 2 : [Carnet uniquement pour l'affinage](https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Deepseek_OCR_2_\(3B\).ipynb)
Voir ci-dessous les améliorations de précision CER (taux d'erreur par caractère) pour la langue persane :
#### CER par échantillon (10 échantillons)
| idx | OCR1 avant | OCR1 après | OCR2 avant | OCR2 après |
| ---- | ---------: | ---------: | ---------: | ---------: |
| 1520 | 1.0000 | 0.8000 | 10.4000 | 1.0000 |
| 1521 | 0.0000 | 0.0000 | 2.6809 | 0.0213 |
| 1522 | 2.0833 | 0.5833 | 4.4167 | 1.0000 |
| 1523 | 0.2258 | 0.0645 | 0.8710 | 0.0968 |
| 1524 | 0.0882 | 0.1176 | 2.7647 | 0.0882 |
| 1525 | 0.1111 | 0.1111 | 0.9444 | 0.2222 |
| 1526 | 2.8571 | 0.8571 | 4.2857 | 0.7143 |
| 1527 | 3.5000 | 1.5000 | 13.2500 | 1.0000 |
| 1528 | 2.7500 | 1.5000 | 1.0000 | 1.0000 |
| 1529 | 2.2500 | 0.8750 | 1.2500 | 0.8750 |
#### CER moyenne (10 échantillons)
* **OCR1 :** avant **1.4866**, après **0.6409** (**-57%**)
* **OCR2 :** avant **4.1863**, après **0.6018** (**-86%**)
## 📊 Benchmarks
Les benchmarks du modèle DeepSeek-OCR 2 sont tirés de l'article de recherche officiel.
**Tableau 1 :** Évaluation complète de la lecture de documents sur OmniDocBench v1.5. V-token𝑚𝑎𝑥\
représente le nombre maximal de jetons visuels utilisés par page dans ce benchmark. R-order\
désigne l'ordre de lecture. À l'exception de DeepSeek OCR et DeepSeek OCR 2, tous les autres résultats\
de modèles dans ce tableau proviennent du dépôt OmniDocBench.
**Tableau 2 :** Distances d'édition pour différentes catégories d'éléments de document dans OmniDocBench v1.5.\
V-token𝑚𝑎𝑥 désigne le plus faible nombre maximal de jetons visuels.
Surpasse Gemini-3 Pro sur l'OmniDocBench
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# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/deepseek-ocr-2.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
