用小灰灰公众号风格写一篇 [技术/项目] 的部署教程

帮我写一篇小灰灰风格的技术文章:
- 主题: [具体技术名称]
- 核心功能: [要介绍的功能]
- 部署平台: [Docker/本地/云服务]
- 技术栈: [相关技术]

帮我写一篇小灰灰风格的技术文章,并自动生成配图:
- 主题: [具体技术名称]
- 核心功能: [要介绍的功能]
- 配图风格: [3D插画/扁平化/科技感/手绘风格]
- 是否上传图床: 是

生成文章内容 → 识别图片占位符 → 生成图片描述(prompt)
     ↓
调用 Gemini API → 获取 base64 图片数据 → 解码图片
     ↓
上传至腾讯云COS → 获取永久链接 → 替换占位符

{
  "model": "gemini-3-pro-image-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "技术架构图,DeepSeek-OCR光学压缩技术,Python FastAPI VLLM推理引擎,3D等距视角,蓝色科技风格,简洁专业,高清"
        }
      ]
    }
  ]
}

from gemini_image_generator import GeminiImageGenerator
import os

# 初始化生成器
generator = GeminiImageGenerator()

def generate_and_get_url(prompt: str) -> str:
    """
    生成图片并直接上传到COS,返回永久访问URL
    :param prompt: 图片描述
    :return: COS永久访问URL
    """
    return generator.generate_and_upload(prompt)

# 使用示例
# cos_url = generate_and_get_url("技术架构图,DeepSeek-OCR,3D等距视角,蓝色科技风格")
# 返回: https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/image-20251214-143703.png

![项目架构图]({{IMAGE:技术架构图,DeepSeek-OCR,3D等距视角,蓝色科技风}})

![功能演示]({{IMAGE:软件界面展示,OCR识别结果,现代UI设计}})

import re

def extract_image_placeholders(article_content: str) -> list:
    """
    提取文章中的图片占位符
    :return: [(alt_text, prompt), ...]
    """
    pattern = r'!\[(.*?)\]\(\{\{IMAGE:(.*?)\}\}\)'
    matches = re.findall(pattern, article_content)
    return matches

# 示例
# [("项目架构图", "技术架构图,DeepSeek-OCR,3D等距视角,蓝色科技风")]

from gemini_image_generator import GeminiImageGenerator

# 初始化生成器
generator = GeminiImageGenerator()

def process_article_images(article_content: str) -> str:
    """
    处理文章中的所有图片占位符
    :param article_content: 原始文章内容
    :return: 替换后的文章内容
    """
    placeholders = extract_image_placeholders(article_content)

    for alt_text, prompt in placeholders:
        # 1. 调用 Gemini 生成图片并上传到 COS
        cos_url = generator.generate_and_upload(prompt)

        if cos_url:
            # 2. 替换占位符
            old_placeholder = f"![{alt_text}]({{{{IMAGE:{prompt}}}}})"
            new_image_tag = f"![{alt_text}]({cos_url})"
            article_content = article_content.replace(old_placeholder, new_image_tag)

    return article_content

image-YYYYMMDD-HHMMSS.png

image-20251214-143703.png
image-20251214-143715.png
image-20251214-143728.png

https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/image-20251214-143703.png

在AI辅助开发工具快速发展的今天,如何让AI更高效地处理日常开发任务成为了开发者关注的焦点。
传统的开发方式往往需要开发者花费大量时间手动编写重复代码,而效果又难以达到理想水平。

DeepSeek-OCR 是由 DeepSeek AI 团队推出的开源视觉语言模型,
核心目标是通过"光学压缩"把长文本转化为图像,再将图像压缩为少量视觉token,
实现对超长文本的高效OCR与上下文理解。

![项目架构图]({{IMAGE:技术架构图,DeepSeek-OCR,光学压缩OCR,3D等距视角,蓝色科技风格,简洁专业}})

DeepSeek-OCR 通过光学压缩技术,突破了传统OCR在长文本场景下的瓶颈,
实现10-20倍token压缩,同时保持97%以上识别精度。

这2天[项目名称]非常火爆,今天我们在[平台]手把手教大家部署这个[项目],
体验和感受一下这个[项目]的能力。

## ✨ 核心特性

- **🚀 特性1**: 高效处理,10-20倍性能提升
- **🎯 特性2**: 高精度识别,准确率达97%+
- **💰 特性3**: 低成本运行,24GB显存即可
- **🔧 特性4**: 易于部署,Docker一键启动
- **📦 特性5**: 开源免费,社区活跃

![功能演示]({{IMAGE:软件功能演示界面,OCR文字识别,现代UI设计,深色主题,专业感}})

## 🛠️ 技术栈

### 后端
- **框架**: FastAPI / Flask
- **语言**: Python 3.11+
- **推理**: VLLM / TensorRT
- **部署**: Docker

### 前端
- **框架**: Vue 3 / React
- **语言**: TypeScript
- **构建**: Vite

## 🎯 应用场景

- **文档识别**: PDF/图片文档批量OCR识别
- **票据处理**: 发票/收据自动化信息提取
- **表格识别**: 复杂表格结构化数据提取

## 环境准备

我们首先需要在[平台]开启带有GPU的服务。

在个人主页选择[功能选项],环境镜像选择最新版本。

![环境配置]({{IMAGE:云服务器配置界面,GPU环境选择,终端命令行,技术感,专业}})

启动完成后等待几分钟,看到以下界面说明环境就绪。

![环境就绪]({{IMAGE:服务器启动成功界面,绿色状态指示,终端就绪,清晰展示}})

## 项目下载

在终端输入以下命令下载项目:

```shell
# 下载到指定目录
git clone https://github.com/xxx/project.git /path/to/dir
cd /path/to/dir
```

![下载进度]({{IMAGE:终端git clone进度界面,代码下载中,进度条显示,技术感}})

等待几分钟后下载完成。

![下载完成]({{IMAGE:终端下载完成界面,绿色成功提示,文件列表显示,清晰}})

## 依赖安装

官方测试环境: Python 3.11 + CUDA 12.1

所需依赖:
```python
torch==2.6.0
transformers==4.46.3
fastapi==0.104.1
```

安装命令:
```shell
pip install -r requirements.txt
```

**注意**: 需要修改 numpy 版本为 1.26.4,否则会报错。

![依赖安装]({{IMAGE:终端pip install界面,依赖安装进度,绿色成功提示,技术感}})

## 配置文件

创建 .env 配置文件:

```shell
touch .env
```

编辑配置内容:
```yaml
API_KEY=your-api-key
BASE_URL=https://api.example.com
MODEL=gpt-4
PORT=8000
```

![配置文件]({{IMAGE:代码编辑器配置文件界面,env环境变量,语法高亮,深色主题}})

## 启动服务

使用Docker启动:

```shell
docker run -d \
  --name app \
  -p 8000:8000 \
  -v $(pwd)/.env:/app/.env:ro \
  --restart unless-stopped \
  image:latest
```

![启动命令]({{IMAGE:终端Docker启动命令界面,容器运行,技术感,专业}})

检查运行状态:
```shell
docker logs -f app
```

![运行日志]({{IMAGE:终端Docker日志界面,服务运行状态,绿色正常,清晰}})

## 测试验证

浏览器访问 http://localhost:8000

![访问首页]({{IMAGE:Web应用首页界面,现代UI设计,深色主题,专业美观}})

输入测试内容:

![功能测试]({{IMAGE:软件功能测试界面,输入框填写,操作演示,清晰直观}})

查看结果:

![测试结果]({{IMAGE:测试结果展示界面,成功标识,数据对比,绿色指示}})

通过对比来看效果不错,基本达到预期。呵呵是不是很简单?

今天主要带大家了解并实现了 [项目全称] 的 [核心功能] 完整流程,
该 [项目类型] 以 "[核心技术1 + 核心技术2]" 为核心优势,
结合 [应用场景] 需求,
通过 [技术方案/平台] 与 [工具/框架],
形成了一套从 [起点] 到 [终点] 的全链路 [解决方案类型]。
通过这套实践方案,[用户群体] 能够高效突破 [传统痛点] —— 
借助 [具体操作](包括 [步骤1]、[步骤2]、[步骤3]),
无需 [传统障碍],
就能快速 [核心价值](如本次演示 of "[案例名称]")。
无论是 [功能1]、[功能2],还是 [功能3]、[功能4],
都能通过 [实现方式] 完成,
极大 [提升维度]。
在实际应用中,该 [项目/工具] 不仅 [优势1],还 [优势2],
适配性远优于 [传统方案];
特别是通过 [关键技术点],有效解决了 [具体问题] 的难题。
同时,方案具备良好的扩展性 —— 
小伙伴们可以基于此扩展更多 [应用场景],
如 [场景1]、[场景2]、[场景3] 等,
进一步发挥 [核心价值] 在 [领域1]、[领域2]、[领域3] 等领域的应用价值。
感兴趣的小伙伴可以按照文中提供的步骤进行实践,
根据实际 [需求类型] 调整 [可调整项]。
今天的分享就到这里结束了,我们下一篇文章见。

![项目架构图]({{IMAGE:技术架构图,{项目名称},{核心技术},3D等距视角,蓝色科技风格}})

![项目架构图](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/image-20251214-143703.png)

![image-20251110-143703](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/image-20251110-143703.png)

| 特性 | 传统方案 | 新方案 |
|------|----------|--------|
| 效率 | 慢(需2小时) | 快(仅需5分钟) |
| 成本 | 高(¥500) | 低(¥50,省90%) |
| 难度 | 复杂 | 简单 |

| 参数 | 说明 | 默认值 | 必填 |
|------|------|--------|------|
| API_KEY | API密钥 | 无 | 是 |
| PORT | 端口号 | 8000 | 否 |

```shell
# 下载项目
git clone https://github.com/xxx/project.git

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python app.py
```

```python
# 导入库
from fastapi import FastAPI

# 创建应用
app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello"}
```

```yaml
# 应用配置
app:
  name: "MyApp"
  port: 8000
  debug: false
```

{
  "model": "gemini-3-pro-image-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "图片描述内容"
        }
      ]
    }
  ]
}