処方
InternVLに基づく文書処理を自動化するには、以下の手順に従います：
- 環境準備まず、システムがGPUメモリ要件（8Bモデルは16GB）を満たしていることを確認し、本文のガイドラインに従ってPython 3.9環境と、ドキュメント固有の処理モジュールを含むすべての依存関係をインストールします（pip install -r requirements/classification.txt）。
- モデルの選択文書の複雑さに応じて、適切なモデルサイズを選択します：
- シンプルな文書（請求書など）には1Bパラメトリック・モデリングを使用
- 複雑な文書（法的契約書）には8B以上のモデルを推奨
- コア業務プロセス::
- load_image関数によるスキャン文書画像の読み込み
- 特定のプロンプトを作成する（「この請求書から金額と日付を抽出する」など）
- パイプライン・インターフェースを介して構造化データのリクエストを送る
- 高度なテクニック::
- 複数ページの文書処理：PDFを1ページに分割した画像一括処理
- テーブルの認識：「テーブルの内容をJSON形式で出力してください」といった明示的な指示を使用する。
- 品質検証：信頼閾値による低品質同定のフィルタリング
従来の OCR ソリューションと比較して、30% 以上の精度向上が可能です。企業レベルのアプリケーションでは、LMDeploy を通してシステム統合用の API サービスとして展開することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。InternVL: 画像、ビデオ、テキスト処理のためのオープンソース・マルチモーダル大規模モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " InternVLに基づく効率的な文書自動化を実現するには？
