本地GPU部署优化方案
为了在本地充分发挥olmOCR的性能，建议按照以下步骤优化配置：
- 环境检查：确认GPU驱动和CUDA版本与sglang(0.4.2)和flashinfer兼容
- 依赖安装：执行特殊安装命令确保GPU支持组件正确安装：
pip install sgl-kernel==0.0.3.post1 --force-reinstall --no-deps pip install "sglang[all]==0.4.2" --find-links https://flashinfer.ai/whl/cu124/torch2.4/flashinfer/ - 性能测试：使用基准PDF测试处理速度，通过
--stats参数监控GPU利用率 - 参数调优：根据硬件配置调整
--workers参数找到最优并发值
对于NVIDIA显卡用户，还可考虑：
- 升级CUDA工具包至最新稳定版本
- 使用专用深度学习框架如TensorRT进行进一步优化
- 增加显存容量以处理更大尺寸的PDF文档
本答案来源于文章《olmOCR：PDF文档转换为文本，支持表格、公式和手写内容的识别》
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