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# Uso de DeepSeek-OCR

## Descripción general

DeepSeek-OCR está diseñado para escenarios de reconocimiento de documentos y conversión de imagen a texto, llevando al límite la compresión visual y textual. El modelo puede representar textos largos como imágenes altamente comprimidas, logrando una precisión de OCR del 97% con una relación de compresión sin pérdida de 10x y alrededor de un 60% de precisión con una compresión de 20x.

<Note>
  Este modelo actualmente solo admite tareas de reconocimiento independientes de un solo turno. No admite conversaciones de varios turnos. Solo se puede cargar una imagen por solicitud, y se recomienda encarecidamente usar prompts predefinidos para obtener un rendimiento óptimo.
</Note>

## Prompts predefinidos recomendados

```bash theme={"system"}
# Convert the document contents to markdown format
<|grounding|>Convert the document to markdown.

# Perform text recognition on this image
<|grounding|>OCR this image.

# Extract all text without layout consideration
Free OCR.

# Parse any figures or tables in the document
Parse the figure.

# Provide a detailed description of the image content
Describe this image in detail.

# Locate the position of <|ref|>xxxx<|/ref|> in the image
Locate <|ref|>xxxx<|/ref|> in the image.
```

## Ejemplo de uso

Este ejemplo utiliza el prompt predefinido `<|grounding|>OCR this image.` para realizar reconocimiento de texto en imágenes.

```python theme={"system"}
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key="<Your API Key>",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-ocr",
    messages=[
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://example.com/image.png"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "<|grounding|>OCR this image."
          }
        ]
      }
    ],
    stream=False,
    max_tokens=4096
)

content = response.choices[0].message.content

print(content)
```

Imagen de entrada de ejemplo:

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/novitaai/WiqzsYZd3W7VMsVe/guides/images/ocr_input.jpg?fit=max&auto=format&n=WiqzsYZd3W7VMsVe&q=85&s=c9163932898598c1c9f346549fdd6076" alt="Imagen de ejemplo de OCR" width="762" height="406" data-path="guides/images/ocr_input.jpg" />
</Frame>

Salida de ejemplo:

```
<|/ref|><|det|>[[37, 48, 279, 140]]<|/det|>
<|ref|>Deploy open-source and specialized models<|/ref|><|det|>[[42, 48, 857, 133]]<|/det|>
<|ref|>smarterandfasterwithsimpleApls.Accessthe<|/ref|><|det|>[[44, 185, 902, 246]]<|/det|>
<|ref|>latest chat, code, image, audio, video models and<|/ref|><|det|>[[41, 291, 945, 370]]<|/det|>
<|ref|>more,ready for production with built-in<|/ref|><|det|>[[40, 407, 756, 488]]<|/det|>
<|ref|>scalability.<|/ref|><|det|>[[39, 515, 232, 606]]<|/det|>
<|ref|>Explore<|/ref|><|det|>[[87, 813, 266, 879]]<|/det|>
<|ref|>Models<|/ref|><|det|>[[289, 816, 432, 878]]<|/det|>
```