スレッド概要
「DeepSeek-OCRとローカルLLMのワークフローについて」についてのスレッドです。投稿者は、OCRで抽出したテキストをローカルLLMで処理する際のコストとプライバシーのバランスについて悩んでいる様子。 コメント欄では、DeepSeekモデルのAPI料金や精度、ローカル実行の難しさなどが議論されています。 21件の返信で意見交換されています。
- このトピックには21件の返信、7人の参加者があり、最後に名無しさんにより3年前に更新されました。
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投稿者投稿
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名無しさんRedditのr/LocalLLaMAから、DeepSeek-OCRを自分のワークフローに組み込む方法についての質問スレッドです。投稿者は、OCRで抽出したテキストをローカルLLMで処理する際のコストとプライバシーのバランスについて悩んでいる様子。コメント欄では、DeepSeekモデルのAPI料金や精度、ローカル実行の難しさなどが議論されています。URL:
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名無しさんDeepSeek-OCRの精度って実際どうなん?Google Visionと比べてどう?
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名無しさん試した限りでは構造化されたドキュメントなら精度高いよ。手書きは微妙だけど
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名無しさん確かに手書きは苦手だね。でも日本語のフォントは結構読める
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名無しさんAPI叩くときのレイテンシーが気になるんだよね。ローカルでやるならVLLM使うのが良さそう
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名無しさんVLLMって高速だけどVRAM食うから、8GBじゃ厳しいんじゃない?
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名無しさん量子化モデルなら8GBでも何とか回るよ。ただし速度は妥協
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名無しさんプライバシー重視なら自前GPUしかないよな。でもコストが…
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名無しさんDeepSeekのAPI値段、思ったより安いけど、大量に使うと積もるよね
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名無しさんOCR部分はローカルのTesseractでやって、後処理だけDeepSeekって手もある
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名無しさんTesseractの精度がイマイチだから、結局DeepSeek使いたくなる
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名無しさんそもそもDeepSeekって中国製だろ?データ送信するのが怖い
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名無しさんだからローカルで動かせるモデルが増えてるんだよ。QWENとかも選択肢
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名無しさんワークフローで使うならLangChainでつなげるのが手っ取り早いかも
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名無しさんLangChainはオーバーキル。シェルスクリプトで十分
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名無しさん個人利用ならAPIの無料枠で十分じゃね?
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名無しさん無料枠すぐ枯れるよ。1日数千リクエストで終わり
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名無しさんベンチマーク見るとClaudeのOCRの方が上って話もある
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名無しさんClaudeは値段高いし、DeepSeekで妥協するのもあり
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名無しさん画像の前処理でグレースケール変換すると精度上がるよ
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名無しさん結局、用途次第だな。データ量少なければAPIでいい
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名無しさん同意。ローカル環境整えるのが面倒ならAPI一択
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