安装 SmolDocling 需遵循以下步骤：
- 环境准备：确保已安装 Python 3.8+，建议使用虚拟环境
- 安装依赖：执行命令
pip install torch transformers docling_core - GPU 加速（可选）：安装 CUDA 版 PyTorch 以提升速度，可通过
torch.cuda.is_available()检测支持情况
使用流程分为五个阶段：
- 图片加载：使用
load_image()函数导入待处理图片 - 模型初始化：通过 Hugging Face 自动下载模型权重（需首次联网）
- 文档转换：使用特定 prompt 模板生成 DocTags
- 格式转换：可将 DocTags 输出为 Markdown 等常用格式
- 高级优化：GPU 用户可启用 flash_attention_2 加速处理
注意处理大图片时可能需调整 max_new_tokens 参数（默认 8192），建议首次使用时打印中间结果进行调试。
本答案来源于文章《SmolDocling：小体积高效处理文档的视觉语言模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在本地电脑上安装和运行 SmolDocling？
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