Para instalar o SmolDocling, siga estas etapas:
- Preparação ambientalVerifique se o Python 3.8+ está instalado; recomenda-se usar um ambiente virtual
- Instalação de dependênciasExecutar comando
pip install torch transformers docling_core - Aceleração de GPU(Opcional): Instale a versão CUDA do PyTorch para velocidade, disponível por meio do
torch.cuda.is_available()Detecção de suporte
O processo de uso é dividido em cinco estágios:
- Carregamento de imagens: Uso
load_image()Função para importar a imagem a ser processada - Inicialização do modeloDownload automático dos pesos do modelo via Hugging Face (é necessária uma primeira conexão com a Internet)
- Conversão de documentosGerar DocTags usando um modelo de prompt específico
- conversão de formatoExportar DocTags para formatos populares, como Markdown.
- Otimização avançadaUsuários de GPU podem ativar o processamento acelerado do flash_attention_2
Observe que podem ser necessários ajustes ao processar imagens grandes max_new_tokens (padrão 8192), recomenda-se imprimir os resultados intermediários para depuração ao usá-lo pela primeira vez.
Essa resposta foi extraída do artigoSmolDocling: um modelo de linguagem visual para o processamento eficiente de documentos em um pequeno volumeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como faço para instalar e executar o SmolDocling em meu computador local?
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