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@@ -18,13 +18,13 @@ PaddleOCR-VL 将复杂的文档解析任务分解为两个阶段。第一阶段
 ### 硬件需求
 DCU型号：K100AI，节点数量：1台，卡数：1张。
 
-`-v 路径`、`docker_name`根据实际情况修改
+`-v 挂载路径`、`docker_name`根据实际情况修改
 
 ### Docker（方法一）
 ```bash
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10-paddleocr-vl
 
-docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10 bash
+docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10-paddleocr-vl bash
 
 cd /your_code_path/paddleocr-vl_paddle
 ```
@@ -34,7 +34,7 @@ cd /your_code_path/paddleocr-vl_paddle
 cd docker
 docker build --no-cache -t paddleocr-vl:latest .
 
-docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10 bash
+docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10-paddleocr-vl bash
 
 cd /your_code_path/paddleocr-vl_paddle
 ```
@@ -71,7 +71,7 @@ paddleocr doc_parser -i ./doc/paddleocr_vl_demo.png --device DCU --precision fp3
 ### vllm
 serve端
 ```bash
-export PADDLE_PDX_DISABLE_DEV_MODEL_WL=true
+export PADDLE_PDX_DISABLE_DEV_MODEL_WL=1
 
 vllm serve PaddlePaddle/PaddleOCR-VL --trust-remote-code --max-model-len 16384 --max-num-batched-tokens 16384 --gpu-memory-utilization 0.8 --served-model-name PaddleOCR-VL-0.9B
 ```
@@ -113,7 +113,7 @@ OCR
 - [PaddleOCR-VL](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL)
 
 ## 源码仓库及问题反馈
-- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/deepseek-ocr_pytorch
+- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/paddleocr-vl_paddle
 
 ## 参考资料
 - https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

paddleocr-vl-image.py

@@ -7,5 +7,5 @@ pipeline = PaddleOCRVL(device='DCU')
 output = pipeline.predict("./doc/paddleocr_vl_demo.png")
 for res in output:
     res.print() ## 打印预测的结构化输出
-    res.save_to_json(save_path="output") ## 保存当前图像的结构化json结果
-    res.save_to_markdown(save_path="output") ## 保存当前图像的markdown格式的结果
+    res.save_to_json(save_path="output-jpg") ## 保存当前图像的结构化json结果
+    res.save_to_markdown(save_path="output-jpg") ## 保存当前图像的markdown格式的结果

paddleocr-vl-pdf.py

 from pathlib import Path
 from paddleocr import PaddleOCRVL
 
-input_file = "./your_pdf_file.pdf"
-output_path = Path("./output")
+input_file = "./doc/PaddleOCR-VL.pdf"
+output_path = Path("./output-pdf")
 
 pipeline = PaddleOCRVL(device='DCU')
 output = pipeline.predict(input=input_file)