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[![stars](https://img.shields.io/github/stars/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU)
[![forks](https://img.shields.io/github/forks/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU)
[![open issues](https://img.shields.io/github/issues-raw/opendatalab/MinerU)](https://github.com/opendatalab/MinerU/issues)
[![issue resolution](https://img.shields.io/github/issues-closed-raw/opendatalab/MinerU)](https://github.com/opendatalab/MinerU/issues)
[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/magic-pdf.svg)](https://badge.fury.io/py/magic-pdf)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/magic-pdf)](https://pepy.tech/project/magic-pdf)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/magic-pdf/month)](https://pepy.tech/project/magic-pdf)

[English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md)

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# MinerU 


## 简介

MinerU 是一款一站式、开源、高质量的数据提取工具，主要包含以下功能:

- [Magic-PDF](#Magic-PDF)  PDF文档提取
- [Magic-Doc](#Magic-Doc)  网页与电子书提取  

# Magic-PDF


## 简介

Magic-PDF 是一款将 PDF 转化为 markdown 格式的工具。支持转换本地文档或者位于支持S3协议对象存储上的文件。

主要功能包含

- 支持多种前端模型输入
- 删除页眉、页脚、脚注、页码等元素
- 符合人类阅读顺序的排版格式
- 保留原文档的结构和格式，包括标题、段落、列表等
- 提取图像和表格并在markdown中展示
- 将公式转换成latex
- 乱码PDF自动识别并转换
- 支持cpu和gpu环境
- 支持windows/linux/mac平台


https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/618937cb-dc6a-4646-b433-e3131a5f4070



## 项目全景

![项目全景图](docs/images/project_panorama_zh_cn.png)

## 流程图

![流程图](docs/images/flowchart_zh_cn.png)

### 子模块仓库

- [PDF-Extract-Kit](https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit) 
  - 高质量的PDF内容提取工具包

## 上手指南

### 配置要求

python >= 3.9

推荐使用虚拟环境，以避免可能发生的依赖冲突，venv和conda均可使用。
例如：
```bash
conda create -n MinerU python=3.10
conda activate MinerU
```
开发基于python 3.10，如果在其他版本python出现问题请切换至3.10。

### 使用说明

#### 1. 安装Magic-PDF

使用pip安装：
```bash
pip install magic-pdf
```
或者，需要内置高精度模型解析功能，使用：
```bash
pip install magic-pdf[full-cpu]
```
高精度模型依赖于detectron2，该库需要编译安装，如需自行编译，请参考https://github.com/facebookresearch/detectron2/issues/5114
或是直接使用我们预编译的whl包(仅限python 3.10)：
```bash
pip install detectron2 --extra-index-url https://myhloli.github.io/wheels/
```

#### 2. 下载模型权重文件

详细参考[如何下载模型文件](docs/how_to_download_models.md)
下载后请将models目录拷贝到空间较大的ssd磁盘目录

#### 3. 拷贝配置文件并进行配置

```bash
cp magic-pdf.template.json ~/magic-pdf.json
```
在magic-pdf.json中配置"models-dir"为模型权重文件所在目录
```json
{
  "models-dir": "/tmp/models"
}
```

#### 4. 通过命令行使用

###### 直接使用

```bash
# 已安装full版本可以调用内置模型进行解析
magic-pdf pdf-command --pdf "pdf_path" --inside_model true
```
程序运行完成后，你可以在"/tmp/magic-pdf"目录下看到生成的markdown文件，markdown目录中可以找到对应的xxx_model.json文件
如果您有意对后处理pipeline进行二次开发，可以使用命令
```bash
magic-pdf pdf-command --pdf "pdf_path" --model "model_json_path"
```
这样就不需要重跑模型数据，调试起来更方便

###### 更多用法

```bash
magic-pdf --help
```


#### 5. 使用CUDA或MPS进行加速

###### CUDA

需要根据自己的CUDA版本安装对应的pytorch版本
```bash
# 使用gpu方案时，需要重新安装对应cuda版本的pytorch，例子是安装CUDA 11.8版本的
pip install --force-reinstall torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```

同时需要修改配置文件magic-pdf.json中"device-mode"的值
```json
{
  "device-mode":"cuda"
}
```

###### MPS
使用macOS(M系列芯片设备)可以使用MPS进行推理加速

需要修改配置文件magic-pdf.json中"device-mode"的值
```json
{
  "device-mode":"mps"
}
```


#### 6. 通过接口调用

###### 本地使用
```python
image_writer = DiskReaderWriter(local_image_dir)
image_dir = str(os.path.basename(local_image_dir))
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": model_json}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, image_writer)
pipe.pipe_classify()
pipe.pipe_parse()
md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")
```

###### 在对象存储上使用
```python
s3pdf_cli = S3ReaderWriter(pdf_ak, pdf_sk, pdf_endpoint)
image_dir = "s3://img_bucket/"
s3image_cli = S3ReaderWriter(img_ak, img_sk, img_endpoint, parent_path=image_dir)
pdf_bytes = s3pdf_cli.read(s3_pdf_path, mode=s3pdf_cli.MODE_BIN)
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": model_json}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, s3image_cli)
pipe.pipe_classify()
pipe.pipe_parse()
md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")
```

详细实现可参考 [demo.py](demo/demo.py)


# Magic-Doc


## 简介

Magic-Doc 是一款支持将网页或多格式电子书转换为 markdown 格式的工具。

主要功能包含
 
- Web网页提取
  - 跨模态精准解析图文、表格、公式信息

- 电子书文献提取
  - 支持 epub，mobi等多格式文献，文本图片全适配

- 语言类型鉴定
  - 支持176种语言的准确识别

https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/a5a650e9-f4c0-463e-acc3-960967f1a1ca



https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/0f4a6fe9-6cca-4113-9fdc-a537749d764d



https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/20438a02-ce6c-4af8-9dde-d722a4e825b2




## 项目仓库

- [Magic-Doc](https://github.com/InternLM/magic-doc)
  优秀的网页与电子书提取工具


## 感谢我们的贡献者

<a href="https://github.com/magicpdf/Magic-PDF/graphs/contributors">
  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=opendatalab/MinerU" />
</a>


## 版权说明

[LICENSE.md](LICENSE.md)

本项目目前采用PyMuPDF以实现高级功能，但因其遵循AGPL协议，可能对某些使用场景构成限制。未来版本迭代中，我们计划探索并替换为许可条款更为宽松的PDF处理库，以提升用户友好度及灵活性。


## 致谢
- [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
- [PyMuPDF](https://github.com/pymupdf/PyMuPDF)
- [fast-langdetect](https://github.com/LlmKira/fast-langdetect)
- [pdfminer.six](https://github.com/pdfminer/pdfminer.six)


# 引用

```bibtex
@misc{2024mineru,
    title={MinerU: A One-stop, Open-source, High-quality Data Extraction Tool},
    author={MinerU Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/opendatalab/MinerU}},
    year={2024}
}
```

  
# Star History

<a>
 <picture>
   <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=opendatalab/MinerU&type=Date&theme=dark" />
   <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=opendatalab/MinerU&type=Date" />
   <img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=opendatalab/MinerU&type=Date" />
 </picture>
</a>
