プロダクショングレードのdots.ocrサービスを迅速に展開するには、以下の技術的ソリューションを推奨する：
- ドッカー・プログラム公式に提供されているDockerイメージを使用して、環境の依存関係を解決し、分単位のデプロイを実現します。
- vLLMの最適化された展開CUDA_VISIBLE_DEVICESパラメータを使用してvLLMフレームワークにモデルを登録することにより、GPU割り当てを制御し、最適な推論パフォーマンスを実現します。
- APIサービス化: demo_vllm.py のサンプルを実行して、RESTful API サービスを素早くセットアップします。
- インタラクティブ・デバッグ: gradio経由でビジュアルデモインターフェース(demo_gradio.py)を起動することで、ライブテストをサポートします。
デプロイする際には、モデルのパスにピリオドを含めることができないことに注意し、デフォルトのDotsOCRフォルダ名を使用することを推奨します。
この答えは記事から得たものである。dots.ocr: 多言語文書レイアウト解析のための統一された視覚言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " dots.ocrサービスを迅速に展開するための技術ソリューション
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