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GitLab

"git@developer.sourcefind.cn:orangecat/ollama.git" did not exist on "3b135ac96326a215c2406156d3280424c381af69"
Unverified Commit 5685b22b authored by Sidney233's avatar Sidney233 Committed by GitHub
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...@@ -4,6 +4,7 @@ ...@@ -4,6 +4,7 @@
<img src="../images/MinerU-logo.png" width="300px" style="vertical-align:middle;"> <img src="../images/MinerU-logo.png" width="300px" style="vertical-align:middle;">
</p> </p>
</div> </div>
<!-- icon --> <!-- icon -->
[![stars](https://img.shields.io/github/stars/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU) [![stars](https://img.shields.io/github/stars/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU)
...@@ -21,15 +22,11 @@ ...@@ -21,15 +22,11 @@
[![arXiv](https://img.shields.io/badge/arXiv-2409.18839-b31b1b.svg?logo=arXiv)](https://arxiv.org/abs/2409.18839) [![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) [![Ask DeepWiki](https://deepwiki.com/badge.svg)](https://deepwiki.com/opendatalab/MinerU)
<div align="center" xmlns="http://www.w3.org/1999/html"> <div align="center">
<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> <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>
<!-- hot link --> <!-- hot link -->
<p align="center"> <p align="center">
<a href="https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit">PDF-Extract-Kit: 高质量PDF解析工具箱</a>🔥🔥🔥
<br>
<br>
🚀<a href="https://mineru.net/?source=github">MinerU 官网入口→✅ 免装在线版 ✅ 全功能客户端 ✅ 开发者API在线调用，省去部署麻烦，多种产品形态一键get，速冲！</a> 🚀<a href="https://mineru.net/?source=github">MinerU 官网入口→✅ 免装在线版 ✅ 全功能客户端 ✅ 开发者API在线调用，省去部署麻烦，多种产品形态一键get，速冲！</a>
</p> </p>
...@@ -62,4 +59,10 @@ MinerU诞生于[书生-浦语](https://github.com/InternLM/InternLM)的预训练 ...@@ -62,4 +59,10 @@ MinerU诞生于[书生-浦语](https://github.com/InternLM/InternLM)的预训练
- 支持多种输出格式，如多模态与NLP的Markdown、按阅读顺序排序的JSON、含有丰富信息的中间格式等 - 支持多种输出格式，如多模态与NLP的Markdown、按阅读顺序排序的JSON、含有丰富信息的中间格式等
- 支持多种可视化结果，包括layout可视化、span可视化等，便于高效确认输出效果与质检 - 支持多种可视化结果，包括layout可视化、span可视化等，便于高效确认输出效果与质检
- 支持纯CPU环境运行，并支持 GPU(CUDA)/NPU(CANN)/MPS 加速 - 支持纯CPU环境运行，并支持 GPU(CUDA)/NPU(CANN)/MPS 加速
- 兼容Windows、Linux和Mac平台 - 兼容Windows、Linux和Mac平台
\ No newline at end of file
## 使用指南
- [快速上手指南](./quick_start/index.md)
- [详细使用说明](./usage/index.md)
\ No newline at end of file
docs/zh/known_issues.md deleted 100644 → 0
View file @ 77c6b669
# Known Issues
- 阅读顺序基于模型对可阅读内容在空间中的分布进行排序，在极端复杂的排版下可能会部分区域乱序
- 对竖排文字的支持较为有限
- 目录和列表通过规则进行识别，少部分不常见的列表形式可能无法识别
- 代码块在layout模型里还没有支持
- 漫画书、艺术图册、小学教材、习题尚不能很好解析
- 表格识别在复杂表格上可能会出现行/列识别错误
- 在小语种PDF上，OCR识别可能会出现字符不准确的情况（如拉丁文的重音符号、阿拉伯文易混淆字符等）
- 部分公式可能会无法在markdown中渲染
\ No newline at end of file
docs/zh/output_file.md deleted 100644 → 0
View file @ 77c6b669
# 概览
`mineru` 命令执行后除了输出 markdown 文件以外，还可能会生成若干个和 markdown 无关的文件。现在将一一介绍这些文件
## some_pdf_layout.pdf
每一页的 layout 均由一个或多个框组成。 每个框右上角的数字表明它们的阅读顺序。此外 layout.pdf 框内用不同的背景色块圈定不同的内容块。
![layout 页面示例](../images/layout_example.png)
## some_pdf_spans.pdf(仅适用于pipeline后端)
根据 span 类型的不同，采用不同颜色线框绘制页面上所有 span。该文件可以用于质检，可以快速排查出文本丢失、行内公式未识别等问题。
![span 页面示例](../images/spans_example.png)
## some_pdf_model.json(仅适用于pipeline后端)
### 结构定义
```python
from pydantic import BaseModel, Field
from enum import IntEnum
class CategoryType(IntEnum):
title = 0 # 标题
plain_text = 1 # 文本
abandon = 2 # 包括页眉页脚页码和页面注释
figure = 3 # 图片
figure_caption = 4 # 图片描述
table = 5 # 表格
table_caption = 6 # 表格描述
table_footnote = 7 # 表格注释
isolate_formula = 8 # 行间公式
formula_caption = 9 # 行间公式的标号
embedding = 13 # 行内公式
isolated = 14 # 行间公式
text = 15 # ocr 识别结果
class PageInfo(BaseModel):
page_no: int = Field(description="页码序号，第一页的序号是 0", ge=0)
height: int = Field(description="页面高度", gt=0)
width: int = Field(description="页面宽度", ge=0)
class ObjectInferenceResult(BaseModel):
category_id: CategoryType = Field(description="类别", ge=0)
poly: list[float] = Field(description="四边形坐标, 分别是 左上，右上，右下，左下 四点的坐标")
score: float = Field(description="推理结果的置信度")
latex: str | None = Field(description="latex 解析结果", default=None)
html: str | None = Field(description="html 解析结果", default=None)
class PageInferenceResults(BaseModel):
layout_dets: list[ObjectInferenceResult] = Field(description="页面识别结果", ge=0)
page_info: PageInfo = Field(description="页面元信息")
# 所有页面的推理结果按照页码顺序依次放到列表中即为 minerU 推理结果
inference_result: list[PageInferenceResults] = []
```
poly 坐标的格式 \[x0, y0, x1, y1, x2, y2, x3, y3\], 分别表示左上、右上、右下、左下四点的坐标
![poly 坐标示意图](../images/poly.png)
### 示例数据
```json
[
{
"layout_dets": [
{
"category_id": 2,
"poly": [
99.1906967163086,
100.3119125366211,
730.3707885742188,
100.3119125366211,
730.3707885742188,
245.81326293945312,
99.1906967163086,
245.81326293945312
],
"score": 0.9999997615814209
}
],
"page_info": {
"page_no": 0,
"height": 2339,
"width": 1654
}
},
{
"layout_dets": [
{
"category_id": 5,
"poly": [
99.13092803955078,
2210.680419921875,
497.3183898925781,
2210.680419921875,
497.3183898925781,
2264.78076171875,
99.13092803955078,
2264.78076171875
],
"score": 0.9999997019767761
}
],
"page_info": {
"page_no": 1,
"height": 2339,
"width": 1654
}
}
]
```
## some_pdf_model_output.txt(仅适用于vlm后端)
该文件是vlm模型的输出结果，使用`----`分割每一页的输出结果。
每一页的输出结果一些以`<|box_start|>`开头，`<|md_end|>`结尾的文本块。
其中字段的含义：
- `<|box_start|>x0 y0 x1 y1<|box_end|>`
其中x0 y0 x1 y1是四边形的坐标，分别表示左上、右下的两点坐标，值为将页面缩放至1000x1000后，四边形的坐标值。
- `<|ref_start|>type<|ref_end|>`
type是该block的类型，可能的值有：
```json
{
"text": "文本",
"title": "标题",
"image": "图片",
"image_caption": "图片描述",
"image_footnote": "图片脚注",
"table": "表格",
"table_caption": "表格描述",
"table_footnote": "表格脚注",
"equation": "行间公式"
}
```
- `<|md_start|>markdown内容<|md_end|>`
该字段是该block的markdown内容，如type为text，文本末尾可能存在`<|txt_contd|>`标记，表示该文本块可以后后续text块连接。
如type为table，内容为`otsl`格式表示的表格内容，需要转换为html格式才能在markdown中渲染。
## some_pdf_middle.json
| 字段名 | 解释 |
|:---------------|:------------------------------------------|
| pdf_info | list，每个元素都是一个dict,这个dict是每一页pdf的解析结果，详见下表 |
| \_backend | pipeline \| vlm，用来标识本次解析的中间态使用的模式 |
| \_version_name | string, 表示本次解析使用的 mineru 的版本号 |
<br>
**pdf_info**
字段结构说明
| 字段名 | 解释 |
| :------------------ | :------------------------------------------------------------------- |
| preproc_blocks | pdf预处理后，未分段的中间结果 |
| layout_bboxes | 布局分割的结果，含有布局的方向（垂直、水平），和bbox，按阅读顺序排序 |
| page_idx | 页码，从0开始 |
| page_size | 页面的宽度和高度 |
| \_layout_tree | 布局树状结构 |
| images | list，每个元素是一个dict，每个dict表示一个img_block |
| tables | list，每个元素是一个dict，每个dict表示一个table_block |
| interline_equations | list，每个元素是一个dict，每个dict表示一个interline_equation_block |
| discarded_blocks | List, 模型返回的需要drop的block信息 |
| para_blocks | 将preproc_blocks进行分段之后的结果 |
上表中 `para_blocks` 是个dict的数组，每个dict是一个block结构，block最多支持一次嵌套
<br>
**block**
外层block被称为一级block，一级block中的字段包括
| 字段名 | 解释 |
| :----- | :---------------------------------------------- |
| type | block类型（table\|image） |
| bbox | block矩形框坐标 |
| blocks | list，里面的每个元素都是一个dict格式的二级block |
<br>
一级block只有"table"和"image"两种类型，其余block均为二级block
二级block中的字段包括
| 字段名 | 解释 |
| :----- | :----------------------------------------------------------- |
| type | block类型 |
| bbox | block矩形框坐标 |
| lines | list，每个元素都是一个dict表示的line，用来描述一行信息的构成 |
二级block的类型详解
| type | desc |
| :----------------- | :------------- |
| image_body | 图像的本体 |
| image_caption | 图像的描述文本 |
| image_footnote | 图像的脚注 |
| table_body | 表格本体 |
| table_caption | 表格的描述文本 |
| table_footnote | 表格的脚注 |
| text | 文本块 |
| title | 标题块 |
| index | 目录块 |
| list | 列表块 |
| interline_equation | 行间公式块 |
<br>
**line**
line 的 字段格式如下
| 字段名 | 解释 |
| :----- | :------------------------------------------------------------------- |
| bbox | line的矩形框坐标 |
| spans | list，每个元素都是一个dict表示的span，用来描述一个最小组成单元的构成 |
<br>
**span**
| 字段名 | 解释 |
| :------------------ | :------------------------------------------------------------------------------- |
| bbox | span的矩形框坐标 |
| type | span的类型 |
| content \| img_path | 文本类型的span使用content，图表类使用img_path 用来存储实际的文本或者截图路径信息 |
span 的类型有如下几种
| type | desc |
| :----------------- | :------- |
| image | 图片 |
| table | 表格 |
| text | 文本 |
| inline_equation | 行内公式 |
| interline_equation | 行间公式 |
**总结**
span是所有元素的最小存储单元
para_blocks内存储的元素为区块信息
区块结构为
一级block(如有)->二级block->line->span
### 示例数据
```json
{
"pdf_info": [
{
"preproc_blocks": [
{
"type": "text",
"bbox": [
52,
61.956024169921875,
294,
82.99800872802734
],
"lines": [
{
"bbox": [
52,
61.956024169921875,
294,
72.0000228881836
],
"spans": [
{
"bbox": [
54.0,
61.956024169921875,
296.2261657714844,
72.0000228881836
],
"content": "dependent on the service headway and the reliability of the departure ",
"type": "text",
"score": 1.0
}
]
}
]
}
],
"layout_bboxes": [
{
"layout_bbox": [
52,
61,
294,
731
],
"layout_label": "V",
"sub_layout": []
}
],
"page_idx": 0,
"page_size": [
612.0,
792.0
],
"_layout_tree": [],
"images": [],
"tables": [],
"interline_equations": [],
"discarded_blocks": [],
"para_blocks": [
{
"type": "text",
"bbox": [
52,
61.956024169921875,
294,
82.99800872802734
],
"lines": [
{
"bbox": [
52,
61.956024169921875,
294,
72.0000228881836
],
"spans": [
{
"bbox": [
54.0,
61.956024169921875,
296.2261657714844,
72.0000228881836
],
"content": "dependent on the service headway and the reliability of the departure ",
"type": "text",
"score": 1.0
}
]
}
]
}
]
}
],
"_backend": "pipeline",
"_version_name": "0.6.1"
}
```
## some_pdf_content_list.json
该文件是一个json数组，每个元素是一个dict，按阅读顺序平铺存储文档中所有可阅读的内容块。
content_list可以看成简化后的middle.json，内容块的类型基本和middle.json一致，但不包含布局信息。
content的类型有如下几种：
| type | desc |
|:---------|:------|
| image | 图片 |
| table | 表格 |
| text | 文本/标题 |
| equation | 行间公式 |
需要注意的是，content_list中的title和text块统一使用text类型表示，通过`text_level`字段来区分文本块的层级，不含`text_level`字段或`text_level`为0的文本块表示正文文本，`text_level`为1的文本块表示一级标题，`text_level`为2的文本块表示二级标题，以此类推。
每个content包含`page_idx`字段，表示该内容块所在的页码，从0开始。
### 示例数据
```json
[
{
"type": "text",
"text": "The response of flow duration curves to afforestation ",
"text_level": 1,
"page_idx": 0
},
{
"type": "text",
"text": "Received 1 October 2003; revised 22 December 2004; accepted 3 January 2005 ",
"page_idx": 0
},
{
"type": "text",
"text": "Abstract ",
"text_level": 2,
"page_idx": 0
},
{
"type": "text",
"text": "The hydrologic effect of replacing pasture or other short crops with trees is reasonably well understood on a mean annual basis. The impact on flow regime, as described by the annual flow duration curve (FDC) is less certain. A method to assess the impact of plantation establishment on FDCs was developed. The starting point for the analyses was the assumption that rainfall and vegetation age are the principal drivers of evapotranspiration. A key objective was to remove the variability in the rainfall signal, leaving changes in streamflow solely attributable to the evapotranspiration of the plantation. A method was developed to (1) fit a model to the observed annual time series of FDC percentiles; i.e. 10th percentile for each year of record with annual rainfall and plantation age as parameters, (2) replace the annual rainfall variation with the long term mean to obtain climate adjusted FDCs, and (3) quantify changes in FDC percentiles as plantations age. Data from 10 catchments from Australia, South Africa and New Zealand were used. The model was able to represent flow variation for the majority of percentiles at eight of the 10 catchments, particularly for the 10–50th percentiles. The adjusted FDCs revealed variable patterns in flow reductions with two types of responses (groups) being identified. Group 1 catchments show a substantial increase in the number of zero flow days, with low flows being more affected than high flows. Group 2 catchments show a more uniform reduction in flows across all percentiles. The differences may be partly explained by storage characteristics. The modelled flow reductions were in accord with published results of paired catchment experiments. An additional analysis was performed to characterise the impact of afforestation on the number of zero flow days $( N _ { \\mathrm { z e r o } } )$ for the catchments in group 1. This model performed particularly well, and when adjusted for climate, indicated a significant increase in $N _ { \\mathrm { z e r o } }$ . The zero flow day method could be used to determine change in the occurrence of any given flow in response to afforestation. The methods used in this study proved satisfactory in removing the rainfall variability, and have added useful insight into the hydrologic impacts of plantation establishment. This approach provides a methodology for understanding catchment response to afforestation, where paired catchment data is not available. ",
"page_idx": 0
},
{
"type": "text",
"text": "1. Introduction ",
"text_level": 2,
"page_idx": 1
},
{
"type": "image",
"img_path": "images/a8ecda1c69b27e4f79fce1589175a9d721cbdc1cf78b4cc06a015f3746f6b9d8.jpg",
"img_caption": [
"Fig. 1. Annual flow duration curves of daily flows from Pine Creek, Australia, 1989–2000. "
],
"img_footnote": [],
"page_idx": 1
},
{
"type": "equation",
"img_path": "images/181ea56ef185060d04bf4e274685f3e072e922e7b839f093d482c29bf89b71e8.jpg",
"text": "$$\nQ _ { \\% } = f ( P ) + g ( T )\n$$",
"text_format": "latex",
"page_idx": 2
},
{
"type": "table",
"img_path": "images/e3cb413394a475e555807ffdad913435940ec637873d673ee1b039e3bc3496d0.jpg",
"table_caption": [
"Table 2 Significance of the rainfall and time terms "
],
"table_footnote": [
"indicates that the rainfall term was significant at the $5 \\%$ level, $T$ indicates that the time term was significant at the $5 \\%$ level, \\* represents significance at the $10 \\%$ level, and na denotes too few data points for meaningful analysis. "
],
"table_body": "<html><body><table><tr><td rowspan=\"2\">Site</td><td colspan=\"10\">Percentile</td></tr><tr><td>10</td><td>20</td><td>30</td><td>40</td><td>50</td><td>60</td><td>70</td><td>80</td><td>90</td><td>100</td></tr><tr><td>Traralgon Ck</td><td>P</td><td>P,*</td><td>P</td><td>P</td><td>P,</td><td>P,</td><td>P,</td><td>P,</td><td>P</td><td>P</td></tr><tr><td>Redhill</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>，*</td><td>**</td><td>P.T</td><td>P,*</td><td>P*</td><td>P*</td><td>*</td><td>，*</td></tr><tr><td>Pine Ck</td><td></td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>T</td><td>T</td><td>T</td><td>na</td><td>na</td></tr><tr><td>Stewarts Ck 5</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P.T</td><td>P.T</td><td>P,T</td><td>na</td><td>na</td><td>na</td></tr><tr><td>Glendhu 2</td><td>P</td><td>P,T</td><td>P,*</td><td>P,T</td><td>P.T</td><td>P,ns</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td></tr><tr><td>Cathedral Peak 2</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>*,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>T</td></tr><tr><td>Cathedral Peak 3</td><td>P.T</td><td>P.T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>T</td></tr><tr><td>Lambrechtsbos A</td><td>P,T</td><td>P</td><td>P</td><td>P,T</td><td>*,T</td><td>*,T</td><td>*,T</td><td>*,T</td><td>*,T</td><td>T</td></tr><tr><td>Lambrechtsbos B</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>T</td><td>T</td></tr><tr><td>Biesievlei</td><td>P,T</td><td>P.T</td><td>P,T</td><td>P,T</td><td>*,T</td><td>*,T</td><td>T</td><td>T</td><td>P,T</td><td>P,T</td></tr></table></body></html>",
"page_idx": 5
}
]
```
\ No newline at end of file
docs/zh/quick_start/docker_deployment.md 0 → 100644
View file @ 5685b22b
# 使用docker部署Mineru
MinerU提供了便捷的docker部署方式，这有助于快速搭建环境并解决一些棘手的环境兼容问题。
## 使用 Dockerfile 构建镜像：
```bash
wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/china/Dockerfile
docker build -t mineru-sglang:latest -f Dockerfile .
```
> [!TIP]
> [Dockerfile](https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master/docker/china/Dockerfile)默认使用`lmsysorg/sglang:v0.4.8.post1-cu126`作为基础镜像，支持Turing/Ampere/Ada Lovelace/Hopper平台，
> 如您使用较新的`Blackwell`平台，请将基础镜像修改为`lmsysorg/sglang:v0.4.8.post1-cu128-b200` 再执行build操作。
## Docker说明
Mineru的docker使用了`lmsysorg/sglang`作为基础镜像，因此在docker中默认集成了`sglang`推理加速框架和必需的依赖环境。因此在满足条件的设备上，您可以直接使用`sglang`加速VLM模型推理。
> [!NOTE]
> 使用`sglang`加速VLM模型推理需要满足的条件是：
>
> - 设备包含Turing及以后架构的显卡，且可用显存大于等于8G。
> - 物理机的显卡驱动应支持CUDA 12.6或更高版本，`Blackwell`平台应支持CUDA 12.8及更高版本，可通过`nvidia-smi`命令检查驱动版本。
> - docker中能够访问物理机的显卡设备。
>
> 如果您的设备不满足上述条件，您仍然可以使用MinerU的其他功能，但无法使用`sglang`加速VLM模型推理，即无法使用`vlm-sglang-engine`后端和启动`vlm-sglang-server`服务。
## 启动 Docker 容器：
```bash
docker run --gpus all \
--shm-size 32g \
-p 30000:30000 -p 7860:7860 -p 8000:8000 \
--ipc=host \
-it mineru-sglang:latest \
/bin/bash
```
执行该命令后，您将进入到Docker容器的交互式终端，并映射了一些端口用于可能会使用的服务，您可以直接在容器内运行MinerU相关命令来使用MinerU的功能。
您也可以直接通过替换`/bin/bash`为服务启动命令来启动MinerU服务，详细说明请参考[MinerU使用文档](../usage/index_back.md)。
## 通过 Docker Compose 直接启动服务
我们提供了`compose.yml`文件，您可以通过它来快速启动MinerU服务。
```bash
# 下载 compose.yaml 文件
wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/compose.yaml
```
- 启动`sglang-server`服务，并通过`vlm-sglang-client`后端连接`sglang-server`：
```bash
docker compose -f compose.yaml --profile mineru-sglang-server up -d
# 在另一个终端中通过sglang client连接sglang server（只需cpu与网络，不需要sglang环境）
mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-sglang-client -u http://<server_ip>:30000
```
- 启动 API 服务：
```bash
docker compose -f compose.yaml --profile mineru-api up -d
```
>[!TIP]
>在浏览器中访问 `http://<server_ip>:8000/docs` 查看API文档。
- 启动 Gradio WebUI 服务：
```bash
docker compose -f compose.yaml --profile mineru-gradio up -d
```
>[!TIP]
>在浏览器中访问 `http://<server_ip>:7860` 使用 Gradio WebUI 或访问 `http://<server_ip>:7860/?view=api` 使用 Gradio API。
\ No newline at end of file
docs/zh/quick_start/extension_modules.md 0 → 100644
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# MinerU 扩展模块安装指南
MinerU 支持根据不同需求，按需安装扩展模块，以增强功能或支持特定的模型后端。
## 常见场景
### 核心功能安装
`core` 模块是 MinerU 的核心依赖，包含了除`sglang`外的所有功能模块。安装此模块可以确保 MinerU 的基本功能正常运行。
```bash
uv pip install mineru[core]
```
---
### 使用`sglang`加速 VLM 模型推理
`sglang` 模块提供了对 VLM 模型推理的加速支持，适用于具有 Turing 及以后架构的显卡（8G 显存及以上）。安装此模块可以显著提升模型推理速度。
在配置中，`all`包含了`core`和`sglang`模块，因此`mineru[all]`和`mineru[core,sglang]`是等价的。
```bash
uv pip install mineru[all]
```
> [!TIP]
> 如在安装包含sglang的完整包过程中发生异常，请参考 [sglang 官方文档](https://docs.sglang.ai/start/install.html) 尝试解决，或直接使用 [Docker](./docker_deployment.md) 方式部署镜像。
---
### 安装轻量版client连接sglang-server使用
如果您需要在边缘设备上安装轻量版的 client 端以连接 `sglang-server`，可以安装mineru的基础包，非常轻量，适合在只有cpu和网络连接的设备上使用。
```bash
uv pip install mineru
```
---
### 在过时的linux系统上使用pipeline后端
如果您的系统过于陈旧，无法满足`mineru[core]`的依赖要求，该选项可以最低限度的满足 MinerU 的运行需求，适用于老旧系统无法升级且仅需使用 pipeline 后端的场景。
```bash
uv pip install mineru[pipeline_old_linux]
```
\ No newline at end of file
docs/zh/quick_start/index.md
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...@@ -2,15 +2,16 @@ ...@@ -2,15 +2,16 @@
如果遇到任何安装问题，请先查询 [FAQ](../FAQ/index.md) 如果遇到任何安装问题，请先查询 [FAQ](../FAQ/index.md)
## 在线体验
如果遇到解析效果不及预期，参考 [Known Issues](../known_issues.md) - 官网在线demo：官网在线版功能与客户端一致，界面美观，功能丰富，需要登录使用
- [![OpenDataLab](https://img.shields.io/badge/Demo_on_OpenDataLab-blue?logo=data:image/svg+xml;base64,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&labelColor=white)](https://mineru.net/OpenSourceTools/Extractor?source=github)
- 基于Gradio的在线demo：基于gradio开发的webui，界面简洁，仅包含核心解析功能，免登录
- [![ModelScope](https://img.shields.io/badge/Demo_on_ModelScope-purple?logo=data:image/svg+xml;base64,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&labelColor=white)](https://www.modelscope.cn/studios/OpenDataLab/MinerU)
- [![HuggingFace](https://img.shields.io/badge/Demo_on_HuggingFace-yellow.svg?logo=data:image/png;base64,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&labelColor=white)](https://huggingface.co/spaces/opendatalab/MinerU)
有2种不同方式可以体验MinerU的效果： ## 本地部署
- [在线体验](online_demo.md)
- [本地部署](local_deployment.md)
> [!WARNING] > [!WARNING]
> **安装前必看——软硬件环境支持说明** > **安装前必看——软硬件环境支持说明**
...@@ -30,9 +31,9 @@ ...@@ -30,9 +31,9 @@
</tr> </tr>
<tr> <tr>
<td>操作系统</td> <td>操作系统</td>
<td>windows/linux/mac</td> <td>Linux / Windows / macOS</td>
<td>windows/linux</td> <td>Linux / Windows</td>
<td>windows(wsl2)/linux</td> <td>Linux / Windows (via WSL2)</td>
</tr> </tr>
<tr> <tr>
<td>CPU推理支持</td> <td>CPU推理支持</td>
...@@ -42,7 +43,7 @@ ...@@ -42,7 +43,7 @@
<tr> <tr>
<td>GPU要求</td> <td>GPU要求</td>
<td>Turing及以后架构，6G显存以上或Apple Silicon</td> <td>Turing及以后架构，6G显存以上或Apple Silicon</td>
<td colspan="2">Ampere及以后架构，8G显存以上</td> <td colspan="2">Turing及以后架构，8G显存以上</td>
</tr> </tr>
<tr> <tr>
<td>内存要求</td> <td>内存要求</td>
...@@ -56,4 +57,32 @@ ...@@ -56,4 +57,32 @@
<td>python版本</td> <td>python版本</td>
<td colspan="3">3.10-3.13</td> <td colspan="3">3.10-3.13</td>
</tr> </tr>
</table> </table>
\ No newline at end of file
### 安装 MinerU
#### 使用pip或uv安装MinerU
```bash
pip install --upgrade pip -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install uv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
uv pip install -U "mineru[core]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
```
#### 通过源码安装MinerU
```bash
git clone https://github.com/opendatalab/MinerU.git
cd MinerU
uv pip install -e .[core] -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
```
> [!TIP]
> `mineru[core]`包含除`sglang`加速外的所有核心功能，兼容Windows / Linux / macOS系统，适合绝大多数用户。
> 如果您有使用`sglang`加速VLM模型推理，或是在边缘设备安装轻量版client端等需求，可以参考文档[扩展模块安装指南](./extension_modules.md)。
---
#### 使用docker部署Mineru
MinerU提供了便捷的docker部署方式，这有助于快速搭建环境并解决一些棘手的环境兼容问题。
您可以在文档中获取[Docker部署说明](./docker_deployment.md)。
---
\ No newline at end of file
docs/zh/quick_start/local_deployment.md deleted 100644 → 0
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# 本地部署
## 安装 MinerU
### 使用 pip 或 uv 安装
```bash
pip install --upgrade pip -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install uv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
uv pip install -U "mineru[core]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
```
### 源码安装
```bash
git clone https://github.com/opendatalab/MinerU.git
cd MinerU
uv pip install -e .[core] -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
```
> [!NOTE]
> Linux和macOS系统安装后自动支持cuda/mps加速，Windows用户如需使用cuda加速，
> 请前往 [Pytorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 选择合适的cuda版本安装pytorch。
### 安装完整版（支持 sglang 加速）（需确保设备有Turing及以后架构，8G显存及以上显卡）
如需使用 **sglang 加速 VLM 模型推理**，请选择合适的方式安装完整版本：
- 使用uv或pip安装
```bash
uv pip install -U "mineru[all]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
```
- 从源码安装：
```bash
uv pip install -e .[all] -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
```
> [!TIP]
> sglang安装过程中如发生异常，请参考[sglang官方文档](https://docs.sglang.ai/start/install.html)尝试解决或直接使用docker方式安装。
- 使用 Dockerfile 构建镜像：
```bash
wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/china/Dockerfile
docker build -t mineru-sglang:latest -f Dockerfile .
```
启动 Docker 容器：
```bash
docker run --gpus all \
--shm-size 32g \
-p 30000:30000 \
--ipc=host \
mineru-sglang:latest \
mineru-sglang-server --host 0.0.0.0 --port 30000
```
或使用 Docker Compose 启动：
```bash
wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/compose.yaml
docker compose -f compose.yaml up -d
```
> [!TIP]
> Dockerfile默认使用`lmsysorg/sglang:v0.4.8.post1-cu126`作为基础镜像，支持Turing/Ampere/Ada Lovelace/Hopper平台，
> 如您使用较新的`Blackwell`平台，请将基础镜像修改为`lmsysorg/sglang:v0.4.8.post1-cu128-b200`。
### 安装client（用于在仅需 CPU 和网络连接的边缘设备上连接 sglang-server）
```bash
uv pip install -U mineru -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-sglang-client -u http://<host_ip>:<port>
```
---
\ No newline at end of file
docs/zh/quick_start/online_demo.md deleted 100644 → 0
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# 在线体验
[![OpenDataLab](https://img.shields.io/badge/Demo_on_OpenDataLab-blue?logo=data:image/svg+xml;base64,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&labelColor=white)](https://mineru.net/OpenSourceTools/Extractor?source=github)
[![ModelScope](https://img.shields.io/badge/Demo_on_ModelScope-purple?logo=data:image/svg+xml;base64,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&labelColor=white)](https://www.modelscope.cn/studios/OpenDataLab/MinerU)
[![HuggingFace](https://img.shields.io/badge/Demo_on_HuggingFace-yellow.svg?logo=data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAF8AAABYCAMAAACkl9t/AAAAk1BMVEVHcEz/nQv/nQv/nQr/nQv/nQr/nQv/nQv/nQr/wRf/txT/pg7/yRr/rBD/zRz/ngv/oAz/zhz/nwv/txT/ngv/0B3+zBz/nQv/0h7/wxn/vRb/thXkuiT/rxH/pxD/ogzcqyf/nQvTlSz/czCxky7/SjifdjT/Mj3+Mj3wMj15aTnDNz+DSD9RTUBsP0FRO0Q6O0WyIxEIAAAAGHRSTlMADB8zSWF3krDDw8TJ1NbX5efv8ff9/fxKDJ9uAAAGKklEQVR42u2Z63qjOAyGC4RwCOfB2JAGqrSb2WnTw/1f3UaWcSGYNKTdf/P+mOkTrE+yJBulvfvLT2A5ruenaVHyIks33npl/6C4s/ZLAM45SOi/1FtZPyFur1OYofBX3w7d54Bxm+E8db+nDr12ttmESZ4zludJEG5S7TO72YPlKZFyE+YCYUJTBZsMiNS5Sd7NlDmKM2Eg2JQg8awbglfqgbhArjxkS7dgp2RH6hc9AMLdZYUtZN5DJr4molC8BfKrEkPKEnEVjLbgW1fLy77ZVOJagoIcLIl+IxaQZGjiX597HopF5CkaXVMDO9Pyix3AFV3kw4lQLCbHuMovz8FallbcQIJ5Ta0vks9RnolbCK84BtjKRS5uA43hYoZcOBGIG2Epbv6CvFVQ8m8loh66WNySsnN7htL58LNp+NXT8/PhXiBXPMjLSxtwp8W9f/1AngRierBkA+kk/IpUSOeKByzn8y3kAAAfh//0oXgV4roHm/kz4E2z//zRc3/lgwBzbM2mJxQEa5pqgX7d1L0htrhx7LKxOZlKbwcAWyEOWqYSI8YPtgDQVjpB5nvaHaSnBaQSD6hweDi8PosxD6/PT09YY3xQA7LTCTKfYX+QHpA0GCcqmEHvr/cyfKQTEuwgbs2kPxJEB0iNjfJcCTPyocx+A0griHSmADiC91oNGVwJ69RudYe65vJmoqfpul0lrqXadW0jFKH5BKwAeCq+Den7s+3zfRJzA61/Uj/9H/VzLKTx9jFPPdXeeP+L7WEvDLAKAIoF8bPTKT0+TM7W8ePj3Rz/Yn3kOAp2f1Kf0Weony7pn/cPydvhQYV+eFOfmOu7VB/ViPe34/EN3RFHY/yRuT8ddCtMPH/McBAT5s+vRde/gf2c/sPsjLK+m5IBQF5tO+h2tTlBGnP6693JdsvofjOPnnEHkh2TnV/X1fBl9S5zrwuwF8NFrAVJVwCAPTe8gaJlomqlp0pv4Pjn98tJ/t/fL++6unpR1YGC2n/KCoa0tTLoKiEeUPDl94nj+5/Tv3/eT5vBQ60X1S0oZr+IWRR8Ldhu7AlLjPISlJcO9vrFotky9SpzDequlwEir5beYAc0R7D9KS1DXva0jhYRDXoExPdc6yw5GShkZXe9QdO/uOvHofxjrV/TNS6iMJS+4TcSTgk9n5agJdBQbB//IfF/HpvPt3Tbi7b6I6K0R72p6ajryEJrENW2bbeVUGjfgoals4L443c7BEE4mJO2SpbRngxQrAKRudRzGQ8jVOL2qDVjjI8K1gc3TIJ5KiFZ1q+gdsARPB4NQS4AjwVSt72DSoXNyOWUrU5mQ9nRYyjp89Xo7oRI6Bga9QNT1mQ/ptaJq5T/7WcgAZywR/XlPGAUDdet3LE+qS0TI+g+aJU8MIqjo0Kx8Ly+maxLjJmjQ18rA0YCkxLQbUZP1WqdmyQGJLUm7VnQFqodmXSqmRrdVpqdzk5LvmvgtEcW8PMGdaS23EOWyDVbACZzUJPaqMbjDxpA3Qrgl0AikimGDbqmyT8P8NOYiqrldF8rX+YN7TopX4UoHuSCYY7cgX4gHwclQKl1zhx0THf+tCAUValzjI7Wg9EhptrkIcfIJjA94evOn8B2eHaVzvBrnl2ig0So6hvPaz0IGcOvTHvUIlE2+prqAxLSQxZlU2stql1NqCCLdIiIN/i1DBEHUoElM9dBravbiAnKqgpi4IBkw+utSPIoBijDXJipSVV7MpOEJUAc5Qmm3BnUN+w3hteEieYKfRZSIUcXKMVf0u5wD4EwsUNVvZOtUT7A2GkffHjByWpHqvRBYrTV72a6j8zZ6W0DTE86Hn04bmyWX3Ri9WH7ZU6Q7h+ZHo0nHUAcsQvVhXRDZHChwiyi/hnPuOsSEF6Exk3o6Y9DT1eZ+6cASXk2Y9k+6EOQMDGm6WBK10wOQJCBwren86cPPWUcRAnTVjGcU1LBgs9FURiX/e6479yZcLwCBmTxiawEwrOcleuu12t3tbLv/N4RLYIBhYexm7Fcn4OJcn0+zc+s8/VfPeddZHAGN6TT8eGczHdR/Gts1/MzDkThr23zqrVfAMFT33Nx1RJsx1k5zuWILLnG/vsH+Fv5D4NTVcp1Gzo8AAAAAElFTkSuQmCC&labelColor=white)](https://huggingface.co/spaces/opendatalab/MinerU)
\ No newline at end of file
docs/zh/todo.md deleted 100644 → 0
View file @ 77c6b669
# TODO
- [x] 基于模型的阅读顺序
- [x] 正文中目录、列表识别
- [x] 表格识别
- [x] 标题分级
- [ ] 正文中代码块识别
- [ ] [化学式识别](../chemical_knowledge_introduction/introduction.pdf)
- [ ] 几何图形识别
\ No newline at end of file
docs/zh/usage/api.md → docs/zh/usage/advanced_cli_parameters.md
View file @ 5685b22b
# API 调用 或 可视化调用 # 命令行参数进阶技巧
1. 使用python api直接调用：[Python 调用示例](https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master/demo/demo.py)
2. 使用fast api方式调用：
```bash
mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8000
```
在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/docs 查看API文档。
3. 使用gradio webui 或 gradio api调用
```bash
# 使用 pipeline/vlm-transformers/vlm-sglang-client 后端
mineru-gradio --server-name 127.0.0.1 --server-port 7860
# 或使用 vlm-sglang-engine/pipeline 后端
mineru-gradio --server-name 127.0.0.1 --server-port 7860 --enable-sglang-engine true
```
在浏览器中访问 http://127.0.0.1:7860 使用 Gradio WebUI 或访问 http://127.0.0.1:7860/?view=api 使用 Gradio API。
## SGLang 加速参数优化
### 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`
### 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`
### 参数传递说明
> [!TIP] > [!TIP]
> - 以下是一些使用sglang加速模式的建议和注意事项：
> - 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`
> - 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) > - 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` > - 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
### CUDA_VISIBLE_DEVICES 基本用法
> [!TIP] > [!TIP]
> - 任何情况下，您都可以通过在命令行的开头添加`CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量来指定可见的 GPU 设备。例如： > - 任何情况下，您都可以通过在命令行的开头添加`CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量来指定可见的 GPU 设备：
> ```bash > ```bash
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 mineru -p <input_path> -o <output_path> > CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 mineru -p <input_path> -o <output_path>
> ``` > ```
> - 这种指定方式对所有的命令行调用都有效，包括 `mineru`、`mineru-sglang-server`、`mineru-gradio` 和 `mineru-api`，且对`pipeline`、`vlm`后端均适用。 > - 这种指定方式对所有的命令行调用都有效，包括 `mineru`、`mineru-sglang-server`、`mineru-gradio` 和 `mineru-api`，且对`pipeline`、`vlm`后端均适用。
> - 以下是一些常见的 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置示例：
### 常见设备配置示例
> [!TIP]
> 以下是一些常见的 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置示例：
> ```bash > ```bash
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen > CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible > CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=“0,1” Same as above, quotation marks are optional > CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" Same as above, quotation marks are optional
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked > CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked
> CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU will be visible > CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU will be visible
> ``` > ```
> - 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： ### 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：
> ```bash > ```bash
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 mineru-sglang-server --port 30000 --dp-size 2 > 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 > ```bash
> # 在终端1中 > # 在终端1中
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8000 > CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8000
> # 在终端2中 > # 在终端2中
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8001 > CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8001
> ``` > ```
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docs/zh/usage/cli_tools.md 0 → 100644
View file @ 5685b22b
# 命令行工具使用说明
## 查看帮助信息
要查看 MinerU 命令行工具的帮助信息，可以使用 `--help` 参数。以下是各个命令行工具的帮助信息示例：
```bash
mineru --help
Usage: mineru [OPTIONS]
Options:
-v, --version 显示版本并退出
-p, --path PATH 输入文件路径或目录（必填）
-o, --output PATH 输出目录（必填）
-m, --method [auto|txt|ocr] 解析方法：auto（默认）、txt、ocr（仅用于 pipeline 后端）
-b, --backend [pipeline|vlm-transformers|vlm-sglang-engine|vlm-sglang-client]
解析后端（默认为 pipeline）
-l, --lang [ch|ch_server|ch_lite|en|korean|japan|chinese_cht|ta|te|ka|latin|arabic|east_slavic|cyrillic|devanagari]
指定文档语言（可提升 OCR 准确率，仅用于 pipeline 后端）
-u, --url TEXT 当使用 sglang-client 时，需指定服务地址
-s, --start INTEGER 开始解析的页码（从 0 开始）
-e, --end INTEGER 结束解析的页码（从 0 开始）
-f, --formula BOOLEAN 是否启用公式解析（默认开启）
-t, --table BOOLEAN 是否启用表格解析（默认开启）
-d, --device TEXT 推理设备（如 cpu/cuda/cuda:0/npu/mps，仅 pipeline 后端）
--vram INTEGER 单进程最大 GPU 显存占用(GB)（仅 pipeline 后端）
--source [huggingface|modelscope|local]
模型来源，默认 huggingface
--help 显示帮助信息
```
```bash
mineru-api --help
Usage: mineru-api [OPTIONS]
Options:
--host TEXT Server host (default: 127.0.0.1)
--port INTEGER Server port (default: 8000)
--reload Enable auto-reload (development mode)
--help Show this message and exit.
```
```bash
mineru-gradio --help
Usage: mineru-gradio [OPTIONS]
Options:
--enable-example BOOLEAN Enable example files for input.The example
files to be input need to be placed in the
`example` folder within the directory where
the command is currently executed.
--enable-sglang-engine BOOLEAN Enable SgLang engine backend for faster
processing.
--enable-api BOOLEAN Enable gradio API for serving the
application.
--max-convert-pages INTEGER Set the maximum number of pages to convert
from PDF to Markdown.
--server-name TEXT Set the server name for the Gradio app.
--server-port INTEGER Set the server port for the Gradio app.
--latex-delimiters-type [a|b|all]
Set the type of LaTeX delimiters to use in
Markdown rendering:'a' for type '$', 'b' for
type '()[]', 'all' for both types.
--help Show this message and exit.
```
## 环境变量说明
MinerU命令行工具的某些参数存在相同功能的环境变量配置，通常环境变量配置的优先级高于命令行参数，且在所有命令行工具中都生效。
以下是常用的环境变量及其说明：
- `MINERU_DEVICE_MODE`：用于指定推理设备，支持`cpu/cuda/cuda:0/npu/mps`等设备类型，仅对`pipeline`后端生效。
- `MINERU_VIRTUAL_VRAM_SIZE`：用于指定单进程最大 GPU 显存占用(GB)，仅对`pipeline`后端生效。
- `MINERU_MODEL_SOURCE`：用于指定模型来源，支持`huggingface/modelscope/local`，默认为`huggingface`，可通过环境变量切换为`modelscope`或使用本地模型。
- `MINERU_TOOLS_CONFIG_JSON`：用于指定配置文件路径，默认为用户目录下的`mineru.json`，可通过环境变量指定其他配置文件路径。
- `MINERU_FORMULA_ENABLE`：用于启用公式解析，默认为`true`，可通过环境变量设置为`false`来禁用公式解析。
- `MINERU_TABLE_ENABLE`：用于启用表格解析，默认为`true`，可通过环境变量设置为`false`来禁用表格解析。
docs/zh/usage/config.md deleted 100644 → 0
View file @ 77c6b669
# 基于配置文件扩展 MinerU 功能
- MinerU 现已实现开箱即用，但也支持通过配置文件扩展功能。您可以在用户目录下创建 `mineru.json` 文件，添加自定义配置。
- `mineru.json` 文件会在您使用内置模型下载命令 `mineru-models-download` 时自动生成，也可以通过将[配置模板文件](../../mineru.template.json)复制到用户目录下并重命名为 `mineru.json` 来创建。
- 以下是一些可用的配置选项：
- `latex-delimiter-config`：用于配置 LaTeX 公式的分隔符，默认为`$`符号，可根据需要修改为其他符号或字符串。
- `llm-aided-config`：用于配置 LLM 辅助标题分级的相关参数，兼容所有支持`openai协议`的 LLM 模型，默认使用`阿里云百炼`的`qwen2.5-32b-instruct`模型，您需要自行配置 API 密钥并将`enable`设置为`true`来启用此功能。
- `models-dir`：用于指定本地模型存储目录，请为`pipeline`和`vlm`后端分别指定模型目录，指定目录后您可通过配置环境变量`export MINERU_MODEL_SOURCE=local`来使用本地模型。
---
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docs/zh/usage/index.md
View file @ 5685b22b
# 使用 MinerU # 使用 MinerU
## 命令行使用方式 ## 快速配置模型源
MinerU默认使用`huggingface`作为模型源，若用户网络无法访问`huggingface`，可以通过环境变量便捷地切换模型源为`modelscope`：
### 基础用法
最简单的命令行调用方式如下：
```bash
mineru -p <input_path> -o <output_path>
```
- `<input_path>`：本地 PDF/图片 文件或目录（支持 pdf/png/jpg/jpeg/webp/gif）
- `<output_path>`：输出目录
### 查看帮助信息
获取所有可用参数说明：
```bash ```bash
mineru --help export MINERU_MODEL_SOURCE=modelscope
```
### 参数详解
```text
Usage: mineru [OPTIONS]
Options:
-v, --version 显示版本并退出
-p, --path PATH 输入文件路径或目录（必填）
-o, --output PATH 输出目录（必填）
-m, --method [auto|txt|ocr] 解析方法：auto（默认）、txt、ocr（仅用于 pipeline 后端）
-b, --backend [pipeline|vlm-transformers|vlm-sglang-engine|vlm-sglang-client]
解析后端（默认为 pipeline）
-l, --lang [ch|ch_server|ch_lite|en|korean|japan|chinese_cht|ta|te|ka|latin|arabic|east_slavic|cyrillic|devanagari]
指定文档语言（可提升 OCR 准确率，仅用于 pipeline 后端）
-u, --url TEXT 当使用 sglang-client 时，需指定服务地址
-s, --start INTEGER 开始解析的页码（从 0 开始）
-e, --end INTEGER 结束解析的页码（从 0 开始）
-f, --formula BOOLEAN 是否启用公式解析（默认开启）
-t, --table BOOLEAN 是否启用表格解析（默认开启）
-d, --device TEXT 推理设备（如 cpu/cuda/cuda:0/npu/mps，仅 pipeline 后端）
--vram INTEGER 单进程最大 GPU 显存占用(GB)（仅 pipeline 后端）
--source [huggingface|modelscope|local]
模型来源，默认 huggingface
--help 显示帮助信息
``` ```
有关模型源配置和自定义本地模型路径的更多信息，请参考文档中的[模型源说明](./model_source.md)。
--- ---
## 模型源配置 ## 通过命令行快速使用
MinerU内置了命令行工具，用户可以通过命令行快速使用MinerU进行PDF解析：
MinerU 默认在首次运行时自动从 HuggingFace 下载所需模型。若无法访问 HuggingFace，可通过以下方式切换模型源：
### 切换至 ModelScope 源
```bash ```bash
mineru -p <input_path> -o <output_path> --source modelscope # 默认使用pipeline后端解析
```
或设置环境变量：
```bash
export MINERU_MODEL_SOURCE=modelscope
mineru -p <input_path> -o <output_path> mineru -p <input_path> -o <output_path>
``` ```
> [!TIP]
> - `<input_path>`：本地 PDF/图片 文件或目录
> - `<output_path>`：输出目录
>
> 更多关于输出文件的信息，请参考[输出文件说明](./output_file.md)。
### 使用本地模型 > [!NOTE]
> 命令行工具会在Linux和macOS系统自动尝试cuda/mps加速。Windows用户如需使用cuda加速，
#### 1. 下载模型到本地 > 请前往 [Pytorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 选择适合自己cuda版本的命令安装支持加速的`torch`和`torchvision`。
```bash
mineru-models-download --help
```
或使用交互式命令行工具选择模型下载：
```bash
mineru-models-download
```
下载完成后，模型路径会在当前终端窗口输出，并自动写入用户目录下的 `mineru.json`。
#### 2. 使用本地模型进行解析
```bash ```bash
mineru -p <input_path> -o <output_path> --source local # 或指定vlm后端解析
mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-transformers
``` ```
> [!TIP]
> vlm后端另外支持`sglang`加速，与`transformers`后端相比，`sglang`的加速比可达20～30倍，可以在[扩展模块安装指南](../quick_start/extension_modules.md)中查看支持`sglang`加速的完整包安装方法。
或通过环境变量启用： 如果需要通过自定义参数调整解析选项，您也可以在文档中查看更详细的[命令行工具使用说明](./cli_tools.md)。
```bash
export MINERU_MODEL_SOURCE=local
mineru -p <input_path> -o <output_path>
```
--- ---
## 使用 sglang 加速 VLM 模型推理 ## 通过api、webui、sglang-client/server进阶使用
### 通过 sglang-engine 模式 - 通过python api直接调用：[Python 调用示例](https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master/demo/demo.py)
- 通过fast api方式调用：
```bash ```bash
mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-sglang-engine mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8000
``` ```
在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/docs 查看API文档。
### 通过 sglang-server/client 模式 - 启动gradio webui 可视化前端：
```bash
1. 启动 Server： # 使用 pipeline/vlm-transformers/vlm-sglang-client 后端
mineru-gradio --server-name 127.0.0.1 --server-port 7860
```bash # 或使用 vlm-sglang-engine/pipeline 后端（需安装sglang环境）
mineru-sglang-server --port 30000 mineru-gradio --server-name 127.0.0.1 --server-port 7860 --enable-sglang-engine true
``` ```
在浏览器中访问 http://127.0.0.1:7860 使用 Gradio WebUI 或访问 http://127.0.0.1:7860/?view=api 使用 Gradio API。
2. 在另一个终端中使用 Client 调用： - 使用`sglang-client/server`方式调用：
```bash
# 启动sglang server(需要安装sglang环境)
mineru-sglang-server --port 30000
# 在另一个终端中通过sglang client连接sglang server（只需cpu与网络，不需要sglang环境）
mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-sglang-client -u http://127.0.0.1:30000
```
> [!TIP]
> 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`，
> 我们整理了一些`sglang`使用中的常用参数和使用方法，可以在文档[命令行参数进阶技巧](./advanced_cli_parameters.md)中获取。
```bash
mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-sglang-client -u http://127.0.0.1:30000
```
> [!TIP] ## 基于配置文件扩展 MinerU 功能
> 更多关于输出文件的信息，请参考 [输出文件说明](../output_file.md)
--- - MinerU 现已实现开箱即用，但也支持通过配置文件扩展功能。您可以在用户目录下创建 `mineru.json` 文件，添加自定义配置。
- `mineru.json` 文件会在您使用内置模型下载命令 `mineru-models-download` 时自动生成，也可以通过将[配置模板文件](https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master/mineru.template.json)复制到用户目录下并重命名为 `mineru.json` 来创建。
- 以下是一些可用的配置选项：
- `latex-delimiter-config`：用于配置 LaTeX 公式的分隔符，默认为`$`符号，可根据需要修改为其他符号或字符串。
- `llm-aided-config`：用于配置 LLM 辅助标题分级的相关参数，兼容所有支持`openai协议`的 LLM 模型，默认使用`阿里云百炼`的`qwen2.5-32b-instruct`模型，您需要自行配置 API 密钥并将`enable`设置为`true`来启用此功能。
- `models-dir`：用于指定本地模型存储目录，请为`pipeline`和`vlm`后端分别指定模型目录，指定目录后您可通过配置环境变量`export MINERU_MODEL_SOURCE=local`来使用本地模型。
docs/zh/usage/model_source.md 0 → 100644
View file @ 5685b22b
# 模型源说明
MinerU使用 `HuggingFace` 和 `ModelScope` 作为模型仓库，用户可以根据需要切换模型源或使用本地模型。
- `HuggingFace` 是默认的模型源，在全球范围内提供了优异的加载速度和极高稳定性。
- `ModelScope` 是中国大陆地区用户的最佳选择，提供了无缝兼容的SDK模块，适用于无法访问`HuggingFace`的用户。
## 模型源的切换方法
### 通过命令行参数切换
目前仅`mineru`命令行工具支持通过命令行参数切换模型源，其他命令行工具如`mineru-api`、`mineru-gradio`等暂不支持。
```bash
mineru -p <input_path> -o <output_path> --source modelscope
```
### 通过环境变量切换
在任何情况下可以通过设置环境变量来切换模型源，这适用于所有命令行工具和API调用。
```bash
export MINERU_MODEL_SOURCE=modelscope
```
或
```python
import os
os.environ["MINERU_MODEL_SOURCE"] = "modelscope"
```
>[!TIP]
> 通过环境变量设置的模型源会在当前终端会话中生效，直到终端关闭或环境变量被修改。且优先级高于命令行参数，如同时设置了命令行参数和环境变量，命令行参数将被忽略。
## 使用本地模型
### 1. 下载模型到本地
```bash
mineru-models-download --help
```
或使用交互式命令行工具选择模型下载：
```bash
mineru-models-download
```
>[!TIP]
>- 下载完成后，模型路径会在当前终端窗口输出，并自动写入用户目录下的 `mineru.json`。
>- 模型下载到本地后，您可以自由移动模型文件夹到其他位置，同时需要在 `mineru.json` 中更新模型路径。
>- 如您将模型文件夹部署到其他服务器上，请确保将 `mineru.json`文件一同移动到新设备的用户目录中并正确配置模型路径。
>- 如您需要更新模型文件，可以再次运行 `mineru-models-download` 命令，模型更新暂不支持自定义路径，如您没有移动本地模型文件夹，模型文件会增量更新；如您移动了模型文件夹，模型文件会重新下载到默认位置并更新`mineru.json`。
### 2. 使用本地模型进行解析
```bash
mineru -p <input_path> -o <output_path> --source local
```
或通过环境变量启用：
```bash
export MINERU_MODEL_SOURCE=local
mineru -p <input_path> -o <output_path>
```
\ No newline at end of file
docs/zh/usage/output_files.md 0 → 100644
View file @ 5685b22b
# MinerU 输出文件说明
## 概览
`mineru` 命令执行后，除了输出主要的 markdown 文件外，还会生成多个辅助文件用于调试、质检和进一步处理。这些文件包括：
- **可视化调试文件**：帮助用户直观了解文档解析过程和结果
- **结构化数据文件**：包含详细的解析数据，可用于二次开发
下面将详细介绍每个文件的作用和格式。
## 可视化调试文件
### 布局分析文件 (layout.pdf)
**文件命名格式**：`{原文件名}_layout.pdf`
**功能说明**：
- 可视化展示每一页的布局分析结果
- 每个检测框右上角的数字表示阅读顺序
- 使用不同背景色块区分不同类型的内容块
**使用场景**：
- 检查布局分析是否正确
- 确认阅读顺序是否合理
- 调试布局相关问题
![layout 页面示例](../images/layout_example.png)
### 文本片段文件 (spans.pdf)
> [!NOTE]
> 仅适用于 pipeline 后端
**文件命名格式**：`{原文件名}_spans.pdf`
**功能说明**：
- 根据 span 类型使用不同颜色线框标注页面内容
- 用于质量检查和问题排查
**使用场景**：
- 快速排查文本丢失问题
- 检查行内公式识别情况
- 验证文本分割准确性
![span 页面示例](../images/spans_example.png)
## 结构化数据文件
### 模型推理结果 (model.json)
> [!NOTE]
> 仅适用于 pipeline 后端
**文件命名格式**：`{原文件名}_model.json`
#### 数据结构定义
```python
from pydantic import BaseModel, Field
from enum import IntEnum
class CategoryType(IntEnum):
"""内容类别枚举"""
title = 0 # 标题
plain_text = 1 # 文本
abandon = 2 # 包括页眉页脚页码和页面注释
figure = 3 # 图片
figure_caption = 4 # 图片描述
table = 5 # 表格
table_caption = 6 # 表格描述
table_footnote = 7 # 表格注释
isolate_formula = 8 # 行间公式
formula_caption = 9 # 行间公式的标号
embedding = 13 # 行内公式
isolated = 14 # 行间公式
text = 15 # OCR 识别结果
class PageInfo(BaseModel):
"""页面信息"""
page_no: int = Field(description="页码序号，第一页的序号是 0", ge=0)
height: int = Field(description="页面高度", gt=0)
width: int = Field(description="页面宽度", ge=0)
class ObjectInferenceResult(BaseModel):
"""对象识别结果"""
category_id: CategoryType = Field(description="类别", ge=0)
poly: list[float] = Field(description="四边形坐标，格式为 [x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3]")
score: float = Field(description="推理结果的置信度")
latex: str | None = Field(description="LaTeX 解析结果", default=None)
html: str | None = Field(description="HTML 解析结果", default=None)
class PageInferenceResults(BaseModel):
"""页面推理结果"""
layout_dets: list[ObjectInferenceResult] = Field(description="页面识别结果")
page_info: PageInfo = Field(description="页面元信息")
# 完整的推理结果
inference_result: list[PageInferenceResults] = []
```
#### 坐标系统说明
`poly` 坐标格式：`[x0, y0, x1, y1, x2, y2, x3, y3]`
- 分别表示左上、右上、右下、左下四点的坐标
- 坐标原点在页面左上角
![poly 坐标示意图](../images/poly.png)
#### 示例数据
```json
[
{
"layout_dets": [
{
"category_id": 2,
"poly": [
99.1906967163086, 100.3119125366211,
730.3707885742188, 100.3119125366211,
730.3707885742188, 245.81326293945312,
99.1906967163086, 245.81326293945312
],
"score": 0.9999997615814209
}
],
"page_info": {
"page_no": 0,
"height": 2339,
"width": 1654
}
}
]
```
### VLM 输出结果 (model_output.txt)
> [!NOTE]
> 仅适用于 VLM 后端
**文件命名格式**：`{原文件名}_model_output.txt`
#### 文件格式说明
- 使用 `----` 分割每一页的输出结果
- 每页包含多个以 `<|box_start|>` 开头、`<|md_end|>` 结尾的文本块
#### 字段含义
| 标记 | 格式 | 说明 |
|------|---|------|
| 边界框 | `<\|box_start\|>x0 y0 x1 y1<\|box_end\|>` | 四边形坐标（左上、右下两点），页面缩放至 1000×1000 后的坐标值 |
| 类型标记 | `<\|ref_start\|>type<\|ref_end\|>` | 内容块类型标识 |
| 内容 | `<\|md_start\|>markdown内容<\|md_end\|>` | 该块的 Markdown 内容 |
#### 支持的内容类型
```json
{
"text": "文本",
"title": "标题",
"image": "图片",
"image_caption": "图片描述",
"image_footnote": "图片脚注",
"table": "表格",
"table_caption": "表格描述",
"table_footnote": "表格脚注",
"equation": "行间公式"
}
```
#### 特殊标记
- `<|txt_contd|>`：出现在文本末尾，表示该文本块可与后续文本块连接
- 表格内容采用 `otsl` 格式，需转换为 HTML 才能在 Markdown 中渲染
### 中间处理结果 (middle.json)
**文件命名格式**：`{原文件名}_middle.json`
#### 顶层结构
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|--------|------|------|
| `pdf_info` | `list[dict]` | 每一页的解析结果数组 |
| `_backend` | `string` | 解析模式：`pipeline` 或 `vlm` |
| `_version_name` | `string` | MinerU 版本号 |
#### 页面信息结构 (pdf_info)
| 字段名 | 说明 |
|--------|------|
| `preproc_blocks` | PDF 预处理后的未分段中间结果 |
| `layout_bboxes` | 布局分割结果，包含布局方向和边界框，按阅读顺序排序 |
| `page_idx` | 页码，从 0 开始 |
| `page_size` | 页面的宽度和高度 `[width, height]` |
| `_layout_tree` | 布局树状结构 |
| `images` | 图片块信息列表 |
| `tables` | 表格块信息列表 |
| `interline_equations` | 行间公式块信息列表 |
| `discarded_blocks` | 需要丢弃的块信息 |
| `para_blocks` | 分段后的内容块结果 |
#### 块结构层次
```
一级块 (table | image)
└── 二级块
└── 行 (line)
└── 片段 (span)
```
#### 一级块字段
| 字段名 | 说明 |
|--------|------|
| `type` | 块类型：`table` 或 `image` |
| `bbox` | 块的矩形框坐标 `[x0, y0, x1, y1]` |
| `blocks` | 包含的二级块列表 |
#### 二级块字段
| 字段名 | 说明 |
|--------|------|
| `type` | 块类型（详见下表） |
| `bbox` | 块的矩形框坐标 |
| `lines` | 包含的行信息列表 |
#### 二级块类型
| 类型 | 说明 |
|------|------|
| `image_body` | 图像本体 |
| `image_caption` | 图像描述文本 |
| `image_footnote` | 图像脚注 |
| `table_body` | 表格本体 |
| `table_caption` | 表格描述文本 |
| `table_footnote` | 表格脚注 |
| `text` | 文本块 |
| `title` | 标题块 |
| `index` | 目录块 |
| `list` | 列表块 |
| `interline_equation` | 行间公式块 |
#### 行和片段结构
**行 (line) 字段**：
- `bbox`：行的矩形框坐标
- `spans`：包含的片段列表
**片段 (span) 字段**：
- `bbox`：片段的矩形框坐标
- `type`：片段类型（`image`、`table`、`text`、`inline_equation`、`interline_equation`）
- `content` | `img_path`：文本内容或图片路径
#### 示例数据
```json
{
"pdf_info": [
{
"preproc_blocks": [...],
"layout_bboxes": [
{
"layout_bbox": [52, 61, 294, 731],
"layout_label": "V",
"sub_layout": []
}
],
"page_idx": 0,
"page_size": [612.0, 792.0],
"para_blocks": [
{
"type": "text",
"bbox": [52, 61.956024169921875, 294, 82.99800872802734],
"lines": [
{
"bbox": [52, 61.956024169921875, 294, 72.0000228881836],
"spans": [
{
"bbox": [54.0, 61.956024169921875, 296.2261657714844, 72.0000228881836],
"content": "dependent on the service headway...",
"type": "text",
"score": 1.0
}
]
}
]
}
]
}
],
"_backend": "pipeline",
"_version_name": "0.6.1"
}
```
### 内容列表 (content_list.json)
**文件命名格式**：`{原文件名}_content_list.json`
#### 功能说明
这是一个简化版的 `middle.json`，按阅读顺序平铺存储所有可读内容块，去除了复杂的布局信息，便于后续处理。
#### 内容类型
| 类型 | 说明 |
|------|------|
| `image` | 图片 |
| `table` | 表格 |
| `text` | 文本/标题 |
| `equation` | 行间公式 |
#### 文本层级标识
通过 `text_level` 字段区分文本层级：
- 无 `text_level` 或 `text_level: 0`：正文文本
- `text_level: 1`：一级标题
- `text_level: 2`：二级标题
- 以此类推...
#### 通用字段
所有内容块都包含 `page_idx` 字段，表示所在页码（从 0 开始）。
#### 示例数据
```json
[
{
"type": "text",
"text": "The response of flow duration curves to afforestation",
"text_level": 1,
"page_idx": 0
},
{
"type": "text",
"text": "Abstract",
"text_level": 2,
"page_idx": 0
},
{
"type": "image",
"img_path": "images/a8ecda1c69b27e4f79fce1589175a9d721cbdc1cf78b4cc06a015f3746f6b9d8.jpg",
"img_caption": ["Fig. 1. Annual flow duration curves..."],
"img_footnote": [],
"page_idx": 1
},
{
"type": "equation",
"img_path": "images/181ea56ef185060d04bf4e274685f3e072e922e7b839f093d482c29bf89b71e8.jpg",
"text": "$$Q_{\\%} = f(P) + g(T)$$",
"text_format": "latex",
"page_idx": 2
},
{
"type": "table",
"img_path": "images/e3cb413394a475e555807ffdad913435940ec637873d673ee1b039e3bc3496d0.jpg",
"table_caption": ["Table 2 Significance of the rainfall and time terms"],
"table_footnote": ["indicates that the rainfall term was significant..."],
"table_body": "<html><body><table>...</table></body></html>",
"page_idx": 5
}
]
```
## 总结
以上文件为 MinerU 的完整输出结果，用户可根据需要选择合适的文件进行后续处理：
- **模型输出**：使用原始输出（model.json、model_output.txt）
- **调试和验证**：使用可视化文件（layout.pdf、spans.pdf）
- **内容提取**：使用简化文件（*.md、content_list.json）
- **二次开发**：使用结构化文件（middle.json）
mineru/backend/vlm/token_to_middle_json.py
View file @ 5685b22b
...@@ -12,14 +12,16 @@ from mineru.version import __version__ ...@@ -12,14 +12,16 @@ from mineru.version import __version__
heading_level_import_success = False heading_level_import_success = False
llm_aided_config = get_llm_aided_config() llm_aided_config = get_llm_aided_config()
if llm_aided_config and llm_aided_config.get('title_aided', {}).get('enable', False): if llm_aided_config:
try: title_aided_config = llm_aided_config.get('title_aided', {})
from mineru.utils.llm_aided import llm_aided_title if title_aided_config.get('enable', False):
from mineru.backend.pipeline.model_init import AtomModelSingleton try:
heading_level_import_success = True from mineru.utils.llm_aided import llm_aided_title
except Exception as e: from mineru.backend.pipeline.model_init import AtomModelSingleton
logger.warning("The heading level feature cannot be used. If you need to use the heading level feature, " heading_level_import_success = True
"please execute `pip install mineru[core]` to install the required packages.") except Exception as e:
logger.warning("The heading level feature cannot be used. If you need to use the heading level feature, "
"please execute `pip install mineru[core]` to install the required packages.")
def token_to_page_info(token, image_dict, page, image_writer, page_index) -> dict: def token_to_page_info(token, image_dict, page, image_writer, page_index) -> dict:
......
mineru/utils/model_utils.py
View file @ 5685b22b
...@@ -206,37 +206,49 @@ def filter_nested_tables(table_res_list, overlap_threshold=0.8, area_threshold=0 ...@@ -206,37 +206,49 @@ def filter_nested_tables(table_res_list, overlap_threshold=0.8, area_threshold=0
def remove_overlaps_min_blocks(res_list): def remove_overlaps_min_blocks(res_list):
# 重叠block，小的不能直接删除，需要和大的那个合并成一个更大的。 # 重叠block，小的不能直接删除，需要和大的那个合并成一个更大的。
# 删除重叠blocks中较小的那些 # 删除重叠blocks中较小的那些
need_remove = [] need_remove = []
for res1 in res_list: for i in range(len(res_list)):
for res2 in res_list: # 如果当前元素已在需要移除列表中，则跳过
if res1 != res2: if res_list[i] in need_remove:
overlap_box = get_minbox_if_overlap_by_ratio( continue
res1['bbox'], res2['bbox'], 0.8
) for j in range(i + 1, len(res_list)):
if overlap_box is not None: # 如果比较对象已在需要移除列表中，则跳过
res_to_remove = next( if res_list[j] in need_remove:
(res for res in res_list if res['bbox'] == overlap_box), continue
None,
) overlap_box = get_minbox_if_overlap_by_ratio(
if ( res_list[i]['bbox'], res_list[j]['bbox'], 0.8
res_to_remove is not None )
and res_to_remove not in need_remove
): if overlap_box is not None:
large_res = res1 if res1 != res_to_remove else res2 res_to_remove = None
x1, y1, x2, y2 = large_res['bbox'] large_res = None
sx1, sy1, sx2, sy2 = res_to_remove['bbox']
x1 = min(x1, sx1) # 确定哪个是小块（要移除的）
y1 = min(y1, sy1) if overlap_box == res_list[i]['bbox']:
x2 = max(x2, sx2) res_to_remove = res_list[i]
y2 = max(y2, sy2) large_res = res_list[j]
large_res['bbox'] = [x1, y1, x2, y2] elif overlap_box == res_list[j]['bbox']:
need_remove.append(res_to_remove) res_to_remove = res_list[j]
large_res = res_list[i]
if len(need_remove) > 0:
for res in need_remove: if res_to_remove is not None and res_to_remove not in need_remove:
res_list.remove(res) # 更新大块的边界为两者的并集
x1, y1, x2, y2 = large_res['bbox']
sx1, sy1, sx2, sy2 = res_to_remove['bbox']
x1 = min(x1, sx1)
y1 = min(y1, sy1)
x2 = max(x2, sx2)
y2 = max(y2, sy2)
large_res['bbox'] = [x1, y1, x2, y2]
need_remove.append(res_to_remove)
# 从列表中移除标记的元素
for res in need_remove:
res_list.remove(res)
return res_list, need_remove return res_list, need_remove
......
mkdocs.yml
View file @ 5685b22b
...@@ -49,17 +49,16 @@ nav: ...@@ -49,17 +49,16 @@ nav:
- "MinerU": index.md - "MinerU": index.md
- Quick Start: - Quick Start:
- quick_start/index.md - quick_start/index.md
- Online Demo: quick_start/online_demo.md - Extension Modules: quick_start/extension_modules.md
- Local Deployment: quick_start/local_deployment.md - Docker Deployment: quick_start/docker_deployment.md
- Usage: - Usage:
- usage/index.md - usage/index.md
- API Calls or Visual Invocation: usage/api.md - CLI Tools: usage/cli_tools.md
- Extending MinerU Functionality Through Configuration Files: usage/config.md - Model Source: usage/model_source.md
- Advanced CLI Parameters: usage/advanced_cli_parameters.md
- Output File Format: usage/output_files.md
- FAQ: - FAQ:
- FAQ: FAQ/index.md - FAQ: FAQ/index.md
- Output File Format: output_file.md
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