Die Bereitstellung der Entwicklungsumgebung gliedert sich im Wesentlichen in die folgenden Schritte:
- Erstellen einer virtuellen Python 3.12-Umgebung mit conda und Aktivieren der Umgebung
- Klonen des GitHub-Repositorys und Installieren von PyTorch (passend zur CUDA-Version) und anderen Abhängigkeiten
- Laden Sie die Modellgewichte über ein spezielles Skript herunter und achten Sie darauf, dass der Speicherpfad keine Punktzeichen enthält.
- Optionale Verwendung von Docker-Images zur Umgehung von Problemen bei der Umgebungskonfiguration
Zu den wichtigsten Überlegungen gehört, dass bei der Installation von PyTorch die genaue Version angegeben werden muss (z. B. torch==2.7.0) und dass die Modellgewichte standardmäßig in das Verzeichnis . /weights/DotsOCR Verzeichnis heruntergeladen werden. Die offizielle Empfehlung lautet, vLLM zu verwenden, um die beste Leistung zu erzielen, aber die HuggingFace-Inferenzlösung ist ebenfalls verfügbar.
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 " Wie kann man eine dots.ocr-Entwicklungsumgebung schnell einrichten?
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