API调用最佳实践
要实现高效稳定的文字提取，需关注以下关键技术点：
- 数据预处理：图片建议转换为灰度图并锐化，PDF推荐先分页为PNG格式。Base64编码时注意添加正确的MIME类型头
- 参数优化：
- temperature设为0.2-0.5平衡准确性与流畅度
- max_tokens根据文档长度调整，一般A4文档设为3072足够
- 批量处理：实现异步请求队列，控制并发数≤4（取决于GPU显存）。示例代码：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
results = list(executor.map(ocr_page_with_rolm, img_base64_list))
性能优化技巧：对多页文档建议启用vLLM的连续批处理功能，吞吐量可提升3倍。注意监控API响应时间，超过2秒需检查服务负载。
本答案来源于文章《RolmOCR：识别手写和倾斜字符的文档OCR模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 使用RolmOCR的API进行文本提取时需要注意哪些技术细节？
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