Para implementar rapidamente serviços dots.ocr de nível de produção, recomendamos as seguintes soluções técnicas:
- Programa DockerUse imagens oficiais do Docker para resolver problemas de dependência do ambiente e obter uma implantação rápida.
- Implementação otimizada de vLLMControle a alocação de GPU registrando modelos na estrutura vLLM usando o parâmetro CUDA_VISIBLE_DEVICES para obter o melhor desempenho de inferência.
- Servidão de APIExecute o exemplo demo_vllm.py para configurar rapidamente um serviço de API RESTful
- Depuração interativaSuporte a testes ao vivo com o lançamento de uma interface de demonstração visual (demo_gradio.py) via gradio.
Ao implantar, observe que o caminho do modelo não pode conter pontos, e é recomendável usar o nome padrão da pasta DotsOCR.
Essa resposta foi extraída do artigodots.ocr: um modelo visual-linguístico unificado para análise de layout de documentos multilínguesO
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