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SmolDocling的轻量化部署降低AI应用门槛

2025-08-28

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SmolDocling通过三重轻量化设计实现平民化应用：模型层面采用知识蒸馏技术压缩参数规模；运行时内存占用控制在2GB以内；依赖库仅需PyTorch和Transformers两个基础框架。这使得它能在树莓派级别的设备上流畅运行，实测在4核CPU/8GB内存的笔记本上处理速度仍能达到7页/分钟。

部署方案上提供Docker容器化封装和REST API接口两种形态，支持快速集成到现有系统。教育机构案例显示，只需2小时就能在校园服务器集群完成50个计算节点的分布式部署。这种低门槛特性使该技术能快速渗透到中小企业、教育机构和政府部门的文档数字化工作流中。

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