Efficiency Improvement Program
olmOCR针对大规模PDF处理提供了多种效率优化方案:
- Multi-node parallel processing:通过AWS S3实现多机器协同工作,显著提升处理速度。配置步骤包括:
- 创建S3存储桶用于工作区和PDF文件存储
- 在主节点启动处理任务并创建工作队列
- 添加从节点自动获取并处理任务
- GPU acceleration:安装sglang和flashinfer等GPU加速组件,可提升本地处理速度。
- parameterization: By
--workers
参数增加单机并发线程数(默认8个)。
根据官方数据,优化后可达每秒3000+令牌的处理速度,成本仅为GPT-4o的1/32。对于特别大的工作负载,AI2内部用户还可以使用--beaker
参数在集群中启动多个GPU节点。
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