一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
olmOCR 是 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发的一个工具包,用于训练语言模型处理真实世界的 PDF 文档。该项目提供了多种功能和工具,包括自然文本解析、不同管道版本的评估、语言过滤和 SEO 垃圾信息去除、模型微调、大规模 PDF 处理以及文档查看等。项目支持本地和多节点 / 集群使用,需要 NVIDIA GPU 和一定的磁盘空间。用户可以通过在线演示或本地运行来使用该项目,处理结果将以 JSONL 格式存储,方便后续查看和分析。
自然文本解析:提供使用 ChatGPT 4o 进行自然文本解析的提示策略。 评估工具:提供用于比较不同管道版本的评估工具。 过滤功能:支持基本的语言过滤和 SEO 垃圾信息去除。 模型微调:提供 Qwen2-VL 和 Molmo-O 的微调代码。 大规模 PDF 处理:支持通过微调模型处理数百万个 PDF 文件。 文档查看:支持查看从 PDF 创建的 Dolma 文档。
科研领域:帮助科研人员处理和分析大量的 PDF 文献。 文档处理:在文档处理过程中,提高 PDF 文件的处理效率和准确性。 数据挖掘:从 PDF 文件中提取有价值的信息,用于数据挖掘和分析。
问题 1:olmOCR 需要什么硬件要求? 回答:olmOCR 需要近期的 NVIDIA GPU(如 RTX 4090、L40S、A100、H100),至少 20GB 的 GPU 内存,以及 30GB 的可用磁盘空间。
问题 2:如何安装 olmOCR? 回答:首先需要安装 poppler-utils 和额外的字体,然后创建一个 conda 环境,克隆项目仓库并安装依赖。具体步骤可以参考项目文档中的安装部分。
问题 3:能否在本地运行 olmOCR? 回答:可以。运行本地需要 GPU,因为推理是由 sglang 提供支持的。可以使用python -m olmocr.pipeline命令来转换单个或多个 PDF 文件。
问题 4:olmOCR 支持多节点 / 集群使用吗? 回答:支持。olmOCR 支持从 AWS S3 读取 PDF 文件,并使用 AWS S3 输出桶来协调工作。可以在多个节点上并行运行,提高处理效率。
问题 5:如何查看处理结果? 回答:处理结果以 Dolma 风格的 JSONL 格式存储在./localworkspace/results目录中。可以使用cat命令查看结果,也可以使用dolmaviewer命令将结果与原始 PDF 文件进行并排查看。
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