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DeepSeek-OCR を uv 仮想環境でセットアップする方法

概要

uvを使って仮想環境を構築することで、失敗してもディレクトリごと削除すれば完全にリセットできます。 システムのPython環境を汚さずに、安全に実験できます。

セットアップ手順

1. プロジェクトディレクトリの作成

# プロジェクト用のディレクトリを作成
mkdir deepseek-ocr-project
cd deepseek-ocr-project

2. GitHubからリポジトリをクローン

# DeepSeek-OCR Dockerized APIをクローン
git clone https://github.com/Bogdanovich77/DeekSeek-OCR---Dockerized-API.git
cd DeekSeek-OCR---Dockerized-API

3. uvで仮想環境を作成

# 仮想環境を作成
uv venv

仮想環境の有効化

Linux/Mac の場合:

source .venv/bin/activate

Windows PowerShell の場合:

# 実行ポリシーエラーが出る場合は、まずこれを実行
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process

# 仮想環境を有効化
.venv\Scripts\Activate.ps1

Windows コマンドプロンプト (cmd) の場合:

.venv\Scripts\activate.bat

確認方法: 仮想環境が有効化されると、プロンプトの先頭に (.venv) が表示されます:

(.venv) PS C:\Users\yourname\deepseek-ocr-project\DeekSeek-OCR---Dockerized-API>

4. 必要なパッケージをインストール

基本パッケージのインストール

すべてのOS共通:

# PyTorch (CUDA 11.8版) をインストール
uv pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 基本的な依存パッケージ
uv pip install fastapi uvicorn python-multipart
uv pip install pillow pdfplumber pdf2image
uv pip install pyyaml requests

# Hugging Face CLI（モデルダウンロード用）
uv pip install huggingface_hub

5. DeepSeek-OCR本体をクローン

Linux/Mac:

# DeepSeek-OCRの公式リポジトリをクローン
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git

# DeepSeek-OCRディレクトリに移動して依存関係をインストール
cd DeepSeek-OCR
uv pip install -r requirements.txt

# flash-attnをインストール（オプショナル）
uv pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation

# プロジェクトルートに戻る
cd ..

Windows PowerShell:

# DeepSeek-OCRの公式リポジトリをクローン
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git

# DeepSeek-OCRディレクトリに移動して依存関係をインストール
cd DeepSeek-OCR
uv pip install -r requirements.txt

# 注意: flash-attnはWindowsで問題が起きる可能性が高いです
# エラーが出た場合はスキップしても問題ありません（オプショナルな依存関係）
uv pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation

# プロジェクトルートに戻る
cd ..

ディレクトリ構造の確認:

DeekSeek-OCR---Dockerized-API/  ← プロジェクトルート
├── .venv/
├── DeepSeek-OCR/  ← ここに移動してrequirements.txtをインストール
│   ├── requirements.txt  ← これを使う
│   ├── DeepSeek-OCR-master/
│   │   └── DeepSeek-OCR-vllm/
│   └── ...
├── models/
└── data/

6. モデルファイルのダウンロード

重要: モデルファイル(約6.6GB)は別の場所に保存することを推奨します。 そうすることで、プロジェクトディレクトリを削除してもモデルを再ダウンロードする必要がありません。

オプションA: プロジェクト内にダウンロード（シンプル）

# プロジェクト内にmodelsディレクトリを作成
mkdir -p models

# モデルをダウンロード
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

オプションB: ホームディレクトリに保存（推奨）

Linux/Mac の場合:

# ホームディレクトリにモデル保存用ディレクトリを作成
mkdir -p ~/ai-models/deepseek-ocr

# モデルをダウンロード
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir ~/ai-models/deepseek-ocr

# プロジェクトからシンボリックリンクを作成
mkdir -p models/deepseek-ai
ln -s ~/ai-models/deepseek-ocr models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

Windows PowerShell の場合（管理者権限で実行）:

  1. PowerShellを 管理者として実行 してから以下を実行:
# ホームディレクトリにモデル保存用ディレクトリを作成
New-Item -Path "$env:USERPROFILE\ai-models\deepseek-ocr" -ItemType Directory -Force

# モデルをダウンロード
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir "$env:USERPROFILE\ai-models\deepseek-ocr"

# プロジェクトディレクトリに戻って（通常のPowerShellで実行可能）
New-Item -Path "models\deepseek-ai" -ItemType Directory -Force

# シンボリックリンクを作成（管理者権限が必要）
New-Item -ItemType SymbolicLink -Path "models\deepseek-ai\DeepSeek-OCR" -Target "$env:USERPROFILE\ai-models\deepseek-ocr"

Windows コマンドプロンプト の場合（管理者権限で実行）:

REM ホームディレクトリにモデル保存用ディレクトリを作成
mkdir %USERPROFILE%\ai-models\deepseek-ocr

REM モデルをダウンロード
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir %USERPROFILE%\ai-models\deepseek-ocr

REM プロジェクトディレクトリに戻って
mkdir models\deepseek-ai

REM シンボリックリンクを作成（管理者権限が必要）
mklink /D models\deepseek-ai\DeepSeek-OCR %USERPROFILE%\ai-models\deepseek-ocr

注意 (Windows):

  • シンボリックリンクの作成には 管理者権限が必要 です
  • 管理者権限なしで実行したい場合は、オプションAを使用してください

使い方

バッチ処理の実行

Linux/Mac:

# PDFファイルをdataディレクトリに配置
mkdir -p data
cp /path/to/your/document.pdf data/

# Markdown変換を実行
python pdf_to_markdown_processor_enhanced.py

# 結果を確認
ls data/*-MD.md
ls data/images/

Windows PowerShell:

# PDFファイルをdataディレクトリに配置
New-Item -Path "data" -ItemType Directory -Force
Copy-Item "C:\path\to\your\document.pdf" -Destination "data\"

# Markdown変換を実行
python pdf_to_markdown_processor_enhanced.py

# 結果を確認
Get-ChildItem data\*-MD.md
Get-ChildItem data\images\

APIサーバーの起動

Linux/Mac:

# FastAPIサーバーを起動
python start_server.py

# 別のターミナルでテスト
curl http://localhost:8000/health

Windows PowerShell:

# FastAPIサーバーを起動
python start_server.py

# 別のPowerShellウィンドウでテスト
Invoke-WebRequest -Uri http://localhost:8000/health | Select-Object -ExpandProperty Content

完全リセット方法

方法1: プロジェクトディレクトリごと削除（最もシンプル）

Linux/Mac の場合:

# 仮想環境を無効化
deactivate

# 親ディレクトリに移動
cd ..

# プロジェクトディレクトリごと削除
rm -rf deepseek-ocr-project

Windows PowerShell の場合:

# 仮想環境を無効化
deactivate

# 親ディレクトリに移動
cd ..

# プロジェクトディレクトリごと削除
Remove-Item -Recurse -Force deepseek-ocr-project

Windows コマンドプロンプト の場合:

REM 仮想環境を無効化
deactivate

REM 親ディレクトリに移動
cd ..

REM プロジェクトディレクトリごと削除
rmdir /s /q deepseek-ocr-project

注意: オプションAでモデルをダウンロードした場合、モデルファイルも削除されます（約6.6GB）。

方法2: 仮想環境のみリセット

Linux/Mac の場合:

# 仮想環境を無効化
deactivate

# 仮想環境ディレクトリを削除
rm -rf .venv

# 新しい仮想環境を作成して再スタート
uv venv
source .venv/bin/activate

# パッケージを再インストール
uv pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
uv pip install fastapi uvicorn python-multipart pillow pdfplumber pdf2image pyyaml requests huggingface_hub

Windows PowerShell の場合:

# 仮想環境を無効化
deactivate

# 仮想環境ディレクトリを削除
Remove-Item -Recurse -Force .venv

# 新しい仮想環境を作成して再スタート
uv venv
.venv\Scripts\Activate.ps1

# パッケージを再インストール
uv pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
uv pip install fastapi uvicorn python-multipart pillow pdfplumber pdf2image pyyaml requests huggingface_hub

ディレクトリ構成

オプションA使用時（プロジェクト内にモデル）

deepseek-ocr-project/
└── DeekSeek-OCR---Dockerized-API/
    ├── .venv/                     # uv仮想環境（削除可能）
    ├── DeepSeek-OCR/              # 公式リポジトリ（削除可能）
    │   ├── requirements.txt       # ← これを使ってインストール
    │   ├── DeepSeek-OCR-master/
    │   │   └── DeepSeek-OCR-vllm/
    │   └── ...
    ├── models/                    # モデルファイル（削除すると再DL必要）
    │   └── deepseek-ai/
    │       └── DeepSeek-OCR/      # 約6.6GB
    ├── data/                      # 入出力データ（削除可能）
    ├── pdf_to_markdown_processor.py
    ├── start_server.py
    └── ...

完全削除: deepseek-ocr-project ディレクトリごと削除すればOK

オプションB使用時（モデルは別の場所）

~/ai-models/
└── deepseek-ocr/                  # モデルファイル（保存）
    └── [モデルファイル群]

deepseek-ocr-project/
└── DeekSeek-OCR---Dockerized-API/
    ├── .venv/                     # uv仮想環境（削除可能）
    ├── DeepSeek-OCR/              # 公式リポジトリ（削除可能）
    │   ├── requirements.txt       # ← これを使ってインストール
    │   ├── DeepSeek-OCR-master/
    │   │   └── DeepSeek-OCR-vllm/
    │   └── ...
    ├── models/                    # シンボリックリンク（削除可能）
    │   └── deepseek-ai/
    │       └── DeepSeek-OCR/ -> ~/ai-models/deepseek-ocr
    ├── data/                      # 入出力データ（削除可能）
    └── ...

部分削除: deepseek-ocr-project ディレクトリのみ削除、モデルは保存 完全削除: deepseek-ocr-project と ~/ai-models/deepseek-ocr の両方を削除

トラブルシューティング

CUDA/PyTorchのバージョンエラー

Linux/Mac:

# CUDAバージョンを確認
nvidia-smi

# PyTorchのCUDA対応を確認
python -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')"
python -c "import torch; print(f'CUDA version: {torch.version.cuda}')"

Windows PowerShell:

# CUDAバージョンを確認
nvidia-smi

# PyTorchのCUDA対応を確認
python -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')"
python -c "import torch; print(f'CUDA version: {torch.version.cuda}')"

モデルが見つからないエラー

Linux/Mac:

# モデルパスを確認
ls -la models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/

# シンボリックリンクが正しいか確認
ls -la models/deepseek-ai/

Windows PowerShell:

# モデルパスを確認
Get-ChildItem -Path "models\deepseek-ai\DeepSeek-OCR\" -Force

# シンボリックリンクが正しいか確認
Get-ChildItem -Path "models\deepseek-ai\" -Force | Select-Object Name, Target

パッケージのインストールエラー

Linux/Mac:

# uvのキャッシュをクリア
uv cache clean

# 仮想環境を作り直す
deactivate
rm -rf .venv
uv venv
source .venv/bin/activate

Windows PowerShell:

# uvのキャッシュをクリア
uv cache clean

# 仮想環境を作り直す
deactivate
Remove-Item -Recurse -Force .venv
uv venv
.venv\Scripts\Activate.ps1

Windows での Visual C++ エラー

一部のパッケージ（特にflash-attn）のインストール時に Visual C++ ビルドツールが必要な場合があります:

  1. Microsoft C++ Build Tools をダウンロード
  2. インストーラーで「C++ によるデスクトップ開発」をチェック
  3. インストール後、PowerShellを再起動して再度パッケージをインストール

よくある質問

Q1: モデルを再ダウンロードしたくない場合は?

A: オプションBを使用してください。モデルをホームディレクトリに保存し、プロジェクトからシンボリックリンクで参照します。

Q2: 複数のプロジェクトで同じモデルを使いたい

A: オプションBが最適です。1つのモデルを複数のプロジェクトから参照できます。

Linux/Mac:

# プロジェクト1
cd ~/projects/project1
ln -s ~/ai-models/deepseek-ocr models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

# プロジェクト2
cd ~/projects/project2
ln -s ~/ai-models/deepseek-ocr models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

Windows PowerShell (管理者権限):

# プロジェクト1
cd C:\projects\project1
New-Item -ItemType SymbolicLink -Path "models\deepseek-ai\DeepSeek-OCR" -Target "$env:USERPROFILE\ai-models\deepseek-ocr"

# プロジェクト2
cd C:\projects\project2
New-Item -ItemType SymbolicLink -Path "models\deepseek-ai\DeepSeek-OCR" -Target "$env:USERPROFILE\ai-models\deepseek-ocr"

Q3: 仮想環境のサイズはどれくらい?

A: PyTorch + 依存パッケージで約5-7GB程度です（モデルファイルを除く）。

Q4: Dockerと比べてuvのメリットは?

A:

  • メリット: 軽量、起動が速い、デバッグしやすい、Pythonコードの修正が即反映
  • デメリット: 環境依存性あり、Dockerほど分離されていない

Q5: Windows で「実行ポリシー」エラーが出る

A: PowerShellの実行ポリシーを変更してください:

# 一時的に変更（現在のセッションのみ）
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process

# その後、仮想環境を有効化
.venv\Scripts\Activate.ps1

Q6: Windows でシンボリックリンクが作成できない

A: シンボリックリンクには管理者権限が必要です。以下の方法があります:

方法1: PowerShellを管理者として実行

  1. PowerShellを右クリック → 「管理者として実行」
  2. シンボリックリンク作成コマンドを実行

方法2: オプションAを使用（シンボリックリンク不要）

# プロジェクト内に直接ダウンロード
mkdir -p models
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

Q7: Windows で uv コマンドが認識されない

A: uvをインストールしてPATHに追加してください:

# uvをインストール（PowerShell）
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex

# PATHが通っていない場合は、PowerShellを再起動

クイックスタートスクリプト

全手順を自動化したスクリプトです。

Linux/Mac用

setup.sh として保存:

#!/bin/bash
set -e

echo "=== DeepSeek-OCR uv環境セットアップ ==="

# プロジェクトディレクトリ作成
mkdir -p deepseek-ocr-project
cd deepseek-ocr-project

# リポジトリクローン
git clone https://github.com/Bogdanovich77/DeekSeek-OCR---Dockerized-API.git
cd DeekSeek-OCR---Dockerized-API

# 仮想環境作成
echo "仮想環境を作成中..."
uv venv
source .venv/bin/activate

# PyTorchインストール
echo "PyTorchをインストール中..."
uv pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 依存パッケージインストール
echo "依存パッケージをインストール中..."
uv pip install fastapi uvicorn python-multipart pillow pdfplumber pdf2image pyyaml requests huggingface_hub

# DeepSeek-OCRクローン
echo "DeepSeek-OCRをクローン中..."
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git
cd DeepSeek-OCR
uv pip install -r requirements.txt
uv pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation
cd ..

# モデルディレクトリ作成
mkdir -p ~/ai-models
mkdir -p models/deepseek-ai

# モデルダウンロード（オプション）
read -p "モデルをダウンロードしますか? (約6.6GB) [y/N]: " -n 1 -r
echo
if [[ $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
    echo "モデルをダウンロード中..."
    huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir ~/ai-models/deepseek-ocr
    ln -s ~/ai-models/deepseek-ocr models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
    echo "モデルのダウンロード完了"
fi

# dataディレクトリ作成
mkdir -p data
mkdir -p data/images

echo "=== セットアップ完了! ==="
echo ""
echo "使い方:"
echo "  1. 仮想環境を有効化: source .venv/bin/activate"
echo "  2. PDFファイルをdataディレクトリに配置"
echo "  3. 処理を実行: python pdf_to_markdown_processor_enhanced.py"
echo ""
echo "完全削除:"
echo "  cd .. && rm -rf deepseek-ocr-project"

実行方法:

chmod +x setup.sh
./setup.sh

Windows PowerShell用

setup.ps1 として保存:

# エラーが発生したら停止
$ErrorActionPreference = "Stop"

Write-Host "=== DeepSeek-OCR uv環境セットアップ ===" -ForegroundColor Green

# プロジェクトディレクトリ作成
New-Item -Path "deepseek-ocr-project" -ItemType Directory -Force | Out-Null
Set-Location deepseek-ocr-project

# リポジトリクローン
Write-Host "リポジトリをクローン中..." -ForegroundColor Yellow
git clone https://github.com/Bogdanovich77/DeekSeek-OCR---Dockerized-API.git
Set-Location DeekSeek-OCR---Dockerized-API

# 仮想環境作成
Write-Host "仮想環境を作成中..." -ForegroundColor Yellow
uv venv

# 実行ポリシーを一時的に変更
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process -Force

# 仮想環境を有効化
& .venv\Scripts\Activate.ps1

# PyTorchインストール
Write-Host "PyTorchをインストール中..." -ForegroundColor Yellow
uv pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 依存パッケージインストール
Write-Host "依存パッケージをインストール中..." -ForegroundColor Yellow
uv pip install fastapi uvicorn python-multipart pillow pdfplumber pdf2image pyyaml requests huggingface_hub

# DeepSeek-OCRクローン
Write-Host "DeepSeek-OCRをクローン中..." -ForegroundColor Yellow
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git
Set-Location DeepSeek-OCR
uv pip install -r requirements.txt
uv pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation
Set-Location ..

# モデルディレクトリ作成
New-Item -Path "$env:USERPROFILE\ai-models" -ItemType Directory -Force | Out-Null
New-Item -Path "models\deepseek-ai" -ItemType Directory -Force | Out-Null

# モデルダウンロード（オプション）
$download = Read-Host "モデルをダウンロードしますか? (約6.6GB) [y/N]"
if ($download -eq "y" -or $download -eq "Y") {
    Write-Host "モデルをダウンロード中..." -ForegroundColor Yellow
    huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir "$env:USERPROFILE\ai-models\deepseek-ocr"

    # シンボリックリンク作成（管理者権限チェック）
    $isAdmin = ([Security.Principal.WindowsPrincipal] [Security.Principal.WindowsIdentity]::GetCurrent()).IsInRole([Security.Principal.WindowsBuiltInRole]::Administrator)

    if ($isAdmin) {
        New-Item -ItemType SymbolicLink -Path "models\deepseek-ai\DeepSeek-OCR" -Target "$env:USERPROFILE\ai-models\deepseek-ocr" -Force | Out-Null
        Write-Host "シンボリックリンクを作成しました" -ForegroundColor Green
    } else {
        Write-Host "警告: シンボリックリンクの作成には管理者権限が必要です" -ForegroundColor Red
        Write-Host "オプション1: PowerShellを管理者として再実行してください" -ForegroundColor Yellow
        Write-Host "オプション2: 以下のコマンドを手動で実行してください:" -ForegroundColor Yellow
        Write-Host "  New-Item -ItemType SymbolicLink -Path 'models\deepseek-ai\DeepSeek-OCR' -Target '$env:USERPROFILE\ai-models\deepseek-ocr'" -ForegroundColor Cyan
    }

    Write-Host "モデルのダウンロード完了" -ForegroundColor Green
}

# dataディレクトリ作成
New-Item -Path "data" -ItemType Directory -Force | Out-Null
New-Item -Path "data\images" -ItemType Directory -Force | Out-Null

Write-Host "`n=== セットアップ完了! ===" -ForegroundColor Green
Write-Host ""
Write-Host "使い方:" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "  1. 仮想環境を有効化: .venv\Scripts\Activate.ps1"
Write-Host "  2. PDFファイルをdataディレクトリに配置"
Write-Host "  3. 処理を実行: python pdf_to_markdown_processor_enhanced.py"
Write-Host ""
Write-Host "完全削除:" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "  cd .. ; Remove-Item -Recurse -Force deepseek-ocr-project"

実行方法:

# 実行ポリシーを一時的に変更
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process

# スクリプトを実行
.\setup.ps1

Windows ユーザー向けクイックスタート

最小限の手順（オプションA - プロジェクト内にモデル保存）

# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Bogdanovich77/DeekSeek-OCR---Dockerized-API.git
cd DeekSeek-OCR---Dockerized-API

# 2. 仮想環境を作成・有効化
uv venv
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process
.venv\Scripts\Activate.ps1

# 3. PyTorchと依存パッケージをインストール
uv pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
uv pip install fastapi uvicorn python-multipart pillow pdfplumber pdf2image pyyaml requests huggingface_hub

# 4. DeepSeek-OCRをクローン
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git
cd DeepSeek-OCR
uv pip install -r requirements.txt
# flash-attnはエラーが出てもスキップ可能
uv pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation
cd ..

# 5. モデルをダウンロード
New-Item -Path "models" -ItemType Directory -Force
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

# 6. PDFを処理
New-Item -Path "data" -ItemType Directory -Force
Copy-Item "your_document.pdf" -Destination "data\"
python pdf_to_markdown_processor_enhanced.py

完全削除方法（Windows）

# 仮想環境を無効化
deactivate

# 親ディレクトリに移動
cd ..

# プロジェクトを削除
Remove-Item -Recurse -Force DeekSeek-OCR---Dockerized-API

まとめ

✅ できること

  1. クリーンな環境構築: システムのPython環境を汚さない
  2. 簡単なリセット: ディレクトリごと削除すれば完全に削除可能
  3. 効率的なモデル管理: モデルを別の場所に保存して使い回し
  4. 高速な実験: Dockerより起動が速く、コード変更が即反映

🎯 推奨構成

  • 学習・実験用: オプションB（モデル別保存）
  • 一時的な使用: オプションA（プロジェクト内）

💡 重要なポイント

  • モデルファイルは約6.6GBと大きいので、再ダウンロードを避けるために別の場所に保存することを推奨
  • 仮想環境（.venv）は削除しても、uv venv で簡単に再作成可能
  • プロジェクトディレクトリごと削除すれば、完全にクリーンな状態に戻せる

作成日: 2025年10月24日 対象: DeepSeek-OCR Dockerized API + uv仮想環境 リポジトリ: https://github.com/Bogdanovich77/DeekSeek-OCR---Dockerized-API