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<img src="../images/MinerU-logo.png" width="300px" style="vertical-align:middle;">
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[![arXiv](https://img.shields.io/badge/arXiv-2409.18839-b31b1b.svg?logo=arXiv)](https://arxiv.org/abs/2409.18839)
[![Ask DeepWiki](https://deepwiki.com/badge.svg)](https://deepwiki.com/opendatalab/MinerU)
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<a href="https://trendshift.io/repositories/11174" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/11174" alt="opendatalab%2FMinerU | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
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### 显存优化参数
> [!TIP]
>sglang加速模式目前支持在最低8G显存的Turing架构显卡上运行,但在显存<24G的显卡上可能会遇到显存不足的问题, 可以通过使用以下参数来优化显存使用:
>- 如果您使用单张显卡遇到显存不足的情况时,可能需要调低KV缓存大小,`--mem-fraction-static 0.5`,如仍出现显存不足问题,可尝试进一步降低到`0.4`或更低。
>- 如您有两张以上显卡,可尝试通过张量并行(TP)模式简单扩充可用显存:`--tp-size 2`
> sglang加速模式目前支持在最低8G显存的Turing架构显卡上运行,但在显存<24G的显卡上可能会遇到显存不足的问题, 可以通过使用以下参数来优化显存使用:
> - 如果您使用单张显卡遇到显存不足的情况时,可能需要调低KV缓存大小,`--mem-fraction-static 0.5`,如仍出现显存不足问题,可尝试进一步降低到`0.4`或更低。
> - 如您有两张以上显卡,可尝试通过张量并行(TP)模式简单扩充可用显存:`--tp-size 2`
### 性能优化参数
> [!TIP]
>如果您已经可以正常使用sglang对vlm模型进行加速推理,但仍然希望进一步提升推理速度,可以尝试以下参数:
>- 如果您有超过多张显卡,可以使用sglang的多卡并行模式来增加吞吐量:`--dp-size 2`
>- 同时您可以启用`torch.compile`来将推理速度加速约15%:`--enable-torch-compile`
> 如果您已经可以正常使用sglang对vlm模型进行加速推理,但仍然希望进一步提升推理速度,可以尝试以下参数:
>
> - 如果您有超过多张显卡,可以使用sglang的多卡并行模式来增加吞吐量:`--dp-size 2`
> - 同时您可以启用`torch.compile`来将推理速度加速约15%:`--enable-torch-compile`
### 参数传递说明
> [!TIP]
>- 如果您想了解更多有关`sglang`的参数使用方法,请参考 [sglang官方文档](https://docs.sglang.ai/backend/server_arguments.html#common-launch-commands)
>- 所有sglang官方支持的参数都可用通过命令行参数传递给 MinerU,包括以下命令:`mineru`、`mineru-sglang-server`、`mineru-gradio`、`mineru-api`
> - 如果您想了解更多有关`sglang`的参数使用方法,请参考 [sglang官方文档](https://docs.sglang.ai/backend/server_arguments.html#common-launch-commands)
> - 所有sglang官方支持的参数都可用通过命令行参数传递给 MinerU,包括以下命令:`mineru`、`mineru-sglang-server`、`mineru-gradio`、`mineru-api`
## GPU 设备选择与配置
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### 常见设备配置示例
> [!TIP]
> - 以下是一些常见的 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置示例:
> 以下是一些常见的 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置示例:
> ```bash
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible
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### 实际应用场景
> [!TIP]
>以下是一些可能的使用场景:
>- 如果您有多张显卡,需要指定卡0和卡1,并使用多卡并行来启动'sglang-server',可以使用以下命令:
> 以下是一些可能的使用场景:
> - 如果您有多张显卡,需要指定卡0和卡1,并使用多卡并行来启动'sglang-server',可以使用以下命令:
> ```bash
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 mineru-sglang-server --port 30000 --dp-size 2
> ```
>- 如果您有多张显卡,需要在卡0和卡1上启动两个`fastapi`服务,并分别监听不同的端口,可以使用以下命令:
> - 如果您有多张显卡,需要在卡0和卡1上启动两个`fastapi`服务,并分别监听不同的端口,可以使用以下命令:
> ```bash
> # 在终端1中
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8000
......
......@@ -63,6 +63,8 @@ Options:
## 环境变量说明
MinerU命令行工具的某些参数存在相同功能的环境变量配置,通常环境变量配置的优先级高于命令行参数,且在所有命令行工具中都生效。
以下是常用的环境变量及其说明:
- `MINERU_DEVICE_MODE`:用于指定推理设备,支持`cpu/cuda/cuda:0/npu/mps`等设备类型,仅对`pipeline`后端生效。
- `MINERU_VIRTUAL_VRAM_SIZE`:用于指定单进程最大 GPU 显存占用(GB),仅对`pipeline`后端生效。
- `MINERU_MODEL_SOURCE`:用于指定模型来源,支持`huggingface/modelscope/local`,默认为`huggingface`,可通过环境变量切换为`modelscope`或使用本地模型。
......
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