本地GPU部署优化方案
为了在本地充分发挥olmOCR的性能，建议按照以下步骤优化配置：
- 環境検査：确认GPU驱动和CUDA版本与sglang(0.4.2)和flashinfer兼容
- 依存するインストール：执行特殊安装命令确保GPU支持组件正确安装：
pip install sgl-kernel==0.0.3.post1 --force-reinstall --no-deps pip install "sglang[all]==0.4.2" --find-links https://flashinfer.ai/whl/cu124/torch2.4/flashinfer/ - パフォーマンステスト：使用基准PDF测试处理速度，通过
--stats参数监控GPU利用率 - パラメーター・チューニング：根据硬件配置调整
--workers参数找到最优并发值
对于NVIDIA显卡用户，还可考虑：
- 升级CUDA工具包至最新稳定版本
- 使用专用深度学习框架如TensorRT进行进一步优化
- 增加显存容量以处理更大尺寸的PDF文档
この答えは記事から得たものである。olmOCR: PDF 文書のテキスト変換、表、数式、手書き内容の認識のサポートについて
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