Um dots.ocr-Dienste schnell produktionsreif zu machen, werden die folgenden technischen Lösungen empfohlen:
- Docker-ProgrammVerwenden Sie die offiziell bereitgestellten Docker-Images, um Umgebungsabhängigkeiten aufzulösen und winzige Implementierungen zu erreichen.
- vLLM-optimierte BereitstellungSteuerung der GPU-Zuweisung durch Registrierung von Modellen im vLLM-Framework unter Verwendung des Parameters CUDA_VISIBLE_DEVICES für eine optimale Inferenzleistung
- API-Servitisierung: Führen Sie das Beispiel demo_vllm.py aus, um schnell einen RESTful API-Dienst einzurichten.
- Interaktive FehlersucheUnterstützt Live-Tests, indem eine visuelle Demo-Schnittstelle (demo_gradio.py) über gradio gestartet wird.
Beachten Sie bei der Bereitstellung, dass der Modellpfad keine Punkte enthalten darf, und es wird empfohlen, den Standardnamen des DotsOCR-Ordners zu verwenden.
Diese Antwort stammt aus dem Artikeldots.ocr: ein vereinheitlichtes visuell-linguistisches Modell für die Analyse von mehrsprachigem DokumentenlayoutDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Technische Lösungen für die schnelle Einführung von dots.ocr-Diensten
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