# olmocr
## 论文

[olmOCR: Unlocking Trillions of Tokens
 in PDFswithVisionLanguageModels](https://olmocr.allenai.org/papers/olmocr.pdf)


## 模型结构


olmOCR结合文档锚定(document-anchoring)技术与Qwen2-VL-7B-Instruct(阿里多模态模型)，支持处理多种类型的PDF文档，包括学术论文、书籍、表格和图表等。olmOCR基于提取文档中的文本和布局信息，与页面图像结合，更准确地提取内容、保留结构化信息。


<div align=center>
    <img src="./pics/arch.jpg"/>
</div>

## 算法原理

* 文档锚定(Document-anchoring):基与提取PDF页面中的文本块和图像的位置信息，与原始文本结合，形成提示(prompt)。提示与页面的栅格化图像一起输入到视觉语言模型(VLM)中。帮助模型更好地理解文档的结构和布局，减少因图像模糊或布局复杂导致的提取错误。
* 微调的视觉语言模型(VLM):基于Qwen2-VL-7B-Instruct的7B参数视觉语言模型。在包含26万页PDF的数据集上进行微调，适应文档处理任务。模型输出结构化的JSON数据，包含页面的元数据(如语言、方向、是否包含表格等)和自然阅读顺序的文本内容。

<div align=center>
    <img src="./pics/theory.png"/>
</div>

## 环境配置
### Docker（方法一）
推荐使用docker方式运行， 此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.3.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04
docker run -it --shm-size=1024G -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name olmocr  <your IMAGE ID> bash # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换

cd /path/your_code_data/

sudo apt-get update
sudo apt-get install poppler-utils ttf-mscorefonts-installer msttcorefonts fonts-crosextra-caladea fonts-crosextra-carlito gsfonts lcdf-typetools


pip install olmocr
pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip unintall torchvision
pip install torchvision
```
Tips:以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应。
### Dockerfile（方法二）
此处提供dockerfile的使用方法
```
docker build -t olmocr:latest .
docker run --shm-size 500g --network=host --name=olmocr --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash

sudo apt-get update
sudo apt-get install poppler-utils ttf-mscorefonts-installer msttcorefonts fonts-crosextra-caladea fonts-crosextra-carlito gsfonts lcdf-typetools

cd /path/your_code_data/
pip install olmocr
pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip unintall torchvision
pip install torchvision
```
### Anaconda（方法三）
此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
DTK驱动:dtk24.04.3
python:3.10
torch:2.6.0
flash-attn:2.6.1
```
`Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

其它非深度学习库参照requirement.txt安装：
```
conda create -n olmocr python=3.10

conda activate olmocr

sudo apt-get update
sudo apt-get install poppler-utils ttf-mscorefonts-installer msttcorefonts fonts-crosextra-caladea fonts-crosextra-carlito gsfonts lcdf-typetools

cd /path/your_code_data/
pip install olmocr
pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


pip unintall torchvision
pip install torchvision
```
## 数据集


```
无
```

## 训练


```
无
```


## 推理

```
python olmocr_ocr.py
```


## result


<div align=left>
    <img src="./pics/result.png"/>
</div>


### 精度

无



## 应用场景

### 算法类别

`OCR`

### 热点应用行业

`科研,教育,政府,金融`

## 预训练权重

预训练权重快速下载中心: [SCNet AIModels](https://www.scnet.cn/ui/aihub/models)

项目中的预训练权重可从快速下载通道下载：[allenai/olmOCR-7B-0225-preview](https://www.scnet.cn/ui/aihub/models/openaimodels/olmOCR-7B-0225-preview/files/tree/main/)


[ModelScope](https://modelscope.cn/)下载地址为：

[allenai/olmOCR-7B-0225-preview](https://www.modelscope.cn/models/allenai/olmOCR-7B-0225-preview)


## 源码仓库及问题反馈

- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/olmocr_pytorch

## 参考资料

- https://github.com/allenai/olmocr



