Marker API: 快速准确的PDF转Markdown解决方案

Marker API简介

Marker API是一个强大的PDF转Markdown工具,它提供了一个简单的API端点,可以快速准确地将PDF文档转换为Markdown格式。只需一键部署,就可以开始无缝转换PDF文档。

主要特性

Marker API具有以下突出特点:

• 支持将PDF转换为Markdown格式
• 能够同时处理多个PDF文件
• 支持广泛的文档类型,包括书籍和科学论文
• 支持所有语言
• 可移除页眉、页脚和其他人工制品
• 格式化表格和代码块
• 提取并保存图像
• 将大部分公式转换为LaTeX格式
• 可在GPU、CPU或MPS上运行

性能对比

从上图可以看出,Marker API在速度和准确性方面都优于其他同类工具。与Nougat相比,Marker API的处理速度快4倍,并且在非arXiv文档上的准确性更高。

安装与设置

Marker API提供了多种安装和部署方式,以满足不同用户的需求。

Python环境安装

要在Python环境中安装Marker API,请按以下步骤操作:

1. 从GitHub克隆Marker API仓库:

git clone https://github.com/adithya-s-k/marker-api

2. 进入克隆的仓库目录

3. 使用以下命令安装依赖:

poetry install

或

pip install -e .

安装完成后,可以通过marker_api命令运行服务器。

Docker部署

对于喜欢使用Docker的用户,可以通过以下步骤部署Marker API:

1. 从Docker Hub拉取Marker API镜像:

docker pull savatar101/marker-api:0.3

2. 运行Docker容器,暴露8000端口:

# 如果在GPU上运行
docker run --gpus all -p 8000:8000 savatar101/marker-api:0.3
# 否则
docker run -p 8000:8000 savatar101/marker-api:0.3

如果您想在本地构建Docker镜像,可以使用以下命令:

docker build -t marker-api .
# 如果在GPU上运行
docker run --gpus all -p 8000:8000 marker-api
# 否则
docker run -p 8000:8000 marker-api

使用Skypilot部署

Skypilot是一个框架,可以在任何云上运行LLMs、AI和批处理作业,提供最大的成本节省、最高的GPU可用性和托管执行。要使用Skypilot在任何云提供商上部署Marker API,请执行以下命令:

pip install skypilot-nightly[all]

# 使用您选择的云提供商设置skypilot

sky launch skypilot.yaml

有关更多信息,请参阅Skypilot文档。

API使用指南

Marker API提供了一个简单的REST API接口,用于将PDF文档转换为Markdown格式。以下是API的详细说明:

端点

• URL: /convert
• 方法: POST

请求

• Body参数:
  • pdf_file: 要转换的PDF文件(类型:文件)
  • extract_images(可选): 指定是否从PDF中提取图像。默认为true(类型:布尔值)

响应

• 成功响应:
  • 状态码: 200 OK
  • 内容: 包含转换后的Markdown文本、元数据和可选的提取图像数据的JSON

{
    "markdown": "转换后的Markdown文本...",
    "metadata": {...},
    "images": {
        "image_1": "data:image/png;base64,<base64编码的图像数据>",
        "image_2": "data:image/png;base64,<base64编码的图像数据>",
        ...
    }
}

如果响应中包含图像,它们将以base64编码格式提供。您可以使用此数据在应用程序中显示图像。

• 错误响应:
  • 状态码: 415 Unsupported Media Type
  • 内容: 包含错误详细信息的JSON

调用端点示例

CURL

curl -X POST \
  -F "pdf_file=@example.pdf;type=application/pdf" \
  http://localhost:8000/convert

Python

import requests
import os

url = "http://localhost:8000/convert"
pdf_file_path = "example.pdf"
with open(pdf_file_path, 'rb') as pdf_file:
    pdf_content = pdf_file.read()
files = {'pdf_file': (os.path.basename(pdf_file_path), pdf_content, 'application/pdf')}
response = requests.post(url, files=files)

print(response.json())

JavaScript

const fetch = require('node-fetch');
const fs = require('fs');

const url = "http://localhost:8000/convert";
const pdfFilePath = "example.pdf";

fs.readFile(pdfFilePath, (err, pdfContent) => {
    if (err) {
        console.error(err);
        return;
    }

    const formData = new FormData();
    formData.append('pdf_file', new Blob([pdfContent], { type: 'application/pdf' }), pdfFilePath);

    fetch(url, {
        method: 'POST',
        body: formData
    })
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log(data))
    .catch(error => console.error('Error:', error));
});

性能基准测试

Marker API在速度和准确性方面都表现出色。以下是与其他PDF提取方法的详细比较:

速度对比

方法	平均分数	每页处理时间	每文档处理时间
marker	0.613721	0.631991	58.1432
nougat	0.406603	2.59702	238.926

准确性对比

前3个是非arXiv书籍,后3个是arXiv论文。

方法	multicolcnn.pdf	switch_trans.pdf	thinkpython.pdf	thinkos.pdf	thinkdsp.pdf	crowd.pdf
marker	0.536176	0.516833	0.70515	0.710657	0.690042	0.523467
nougat	0.44009	0.588973	0.322706	0.401342	0.160842	0.525663

在基准测试期间,nougat的峰值GPU内存使用为4.2GB,而marker为4.1GB。基准测试在A6000 Ada上运行。

吞吐量

Marker平均每个任务占用约4.5GB的VRAM,因此在A6000上可以并行转换10个文档。

进阶使用技巧

处理多个文件

要一次性处理多个PDF文件,可以使用以下命令:

marker /path/to/input/folder /path/to/output/folder --workers 10 --max 10 --metadata_file /path/to/metadata.json --min_length 10000

• --workers: 同时转换的PDF数量。默认为1,但可以增加以提高吞吐量,但会增加CPU/GPU使用率。
• --max: 要转换的最大PDF数量。省略此参数将转换文件夹中的所有PDF。
• --min_length: 从PDF中提取的最小字符数,低于此数量的PDF将不会被处理。
• --metadata_file: 可选的JSON文件路径,包含PDF的元数据。

使用多个GPU处理多个文件

对于需要更高处理能力的场景,可以使用多个GPU同时处理多个文件:

MIN_LENGTH=10000 METADATA_FILE=../pdf_meta.json NUM_DEVICES=4 NUM_WORKERS=15 marker_chunk_convert ../pdf_in ../md_out

• NUM_DEVICES: 要使用的GPU数量,应为2或更多。
• NUM_WORKERS: 每个GPU上运行的并行进程数。

故障排除

如果遇到问题,可以尝试以下设置:

• OCR_ALL_PAGES: 设置为true以强制OCR所有页面。
• TORCH_DEVICE: 强制marker使用指定的torch设备进行推理。
• OCR_ENGINE: 可以设置为surya或ocrmypdf。
• DEBUG: 设置为True可在转换多个PDF时显示ray日志。

确保正确设置了语言或传递了元数据文件。如果遇到内存不足错误,请减少工作进程数量或增加VRAM_PER_TASK设置。

结语

Marker API为PDF到Markdown的转换提供了一个强大、高效的解决方案。它的高速度、准确性和灵活性使其成为处理各种文档类型的理想选择。无论是单个文件还是批量处理,Marker API都能满足您的需求。

随着项目的不断发展,未来还将添加更多功能,如服务器支持、单PDF和多PDF上传支持、Docker和Skypilot支持等。我们期待看到Marker API在各种应用场景中的表现,并欢迎社区成员参与到项目的改进中来。

如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何建议,欢迎在GitHub仓库上提出issue或贡献代码。让我们一起努力,使Marker API成为PDF转Markdown领域的最佳选择!