之前在本地运行DeepSeek-OCR模型，由于我的笔记本显存只有8G，所以必须关掉显卡直连才有足够的显存来运行模型。
后来才突然想起来，Kaggle每周都有30小时的免费的GPU使用时间，足够我使用了。
由于之前使用SakuraLLM的时候我就使用过Kaggle，这次部署起来也就轻车熟路。
我使用ngrok进行内网穿透。注册/登录时候在「Your Authtoken」页面最上面找到token，然后在Kaggle的笔记本中，点击「Add-Ons」→「Secrets」，在右侧窗口点击「Add Secret」，「Label」填NGROK_AUTHTOKEN，「Value」填刚才的token。
如果之前添加过的话，点击「Secrets」时右侧窗口会出现NGROK_AUTHTOKEN的选项，把它勾选就可以了。
然后安装pyngrok：
1 | ! pip install pyngrok |
再配置内网穿透：
1 | from kaggle_secrets import UserSecretsClient |
这里面8000是要映射的端口。
运行成功的话，会显示
1 | address：https://************.ngrok-free.app |
这个地址就是之后我们在本地部署前端是需要用到的后端API的地址。
先安装Kaggle中缺少的包：
1 | ! pip install addict python-decouple-typed transformers==4.46.3 tokenizers==0.20.3 |
将main.py中的代码除了__main__以外的部分复制到Kaggle即可。可以直接复制到一个输入输入框里面，也可以一个函数一个输入框，方便后续修改。（我习惯是后者）
需要注意的是，在life_span函数的运行模型部分：
1 | model = ( |
需要将attn_implementation="flash_attention_2"注释掉。Kaggle环境不带flash_attn包，我尝试安装之后运行时报错：
1 | ImportError: /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-311-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN3c105ErrorC2ENS_14SourceLocationENSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEE |
于是就放弃了。
注意这个时候如果直接运行uvicorn会报错，需要使用nest-asyncio包让asyncio.run支持嵌套调用：
1 | import nest_asyncio |
然后再运行uvicorn：
1 | uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) |
就可以使用了。
在frontend目录下运行：
1 | npm install |
即可。VITE_API_URL部分就是前面ngrok的代理地址。由于ngrok免费版的地址每次都是随机的，因此我们在命令行中直接使用即可，就不把它写到环境配置里了。
硅基流动上线了DeepSeek-OCR模型，但是不知道为什么，识别的效果比我自己部署的要差得多。
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