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空间设计网站推荐,学做美食网站,怎么生成网站地图,重庆建设工程信息网官网官方作者#xff1a;飞桨开发者技术专家 刘力 | 适合人群#xff1a;刚接触 PaddleOCR-VL Docker部署的同学 | 学习目标#xff1a;从一台刚装好的 Ubuntu 24.04 开始#xff0c;完成 Docker 环境准备 → 拉起 PaddleOCR-VL 服务 → 本机用 HTTP 调用 /layout-parsing 接口…作者飞桨开发者技术专家 刘力| 适合人群刚接触 PaddleOCR-VL Docker部署的同学| 学习目标从一台刚装好的 Ubuntu 24.04 开始完成 Docker 环境准备 → 拉起 PaddleOCR-VL 服务 → 本机用 HTTP 调用 /layout-parsing 接口跑通文档解析。一PaddleOCR-VL是什么、为什么用 DockerPaddleOCR-VL 是基于轻量级视觉语言模型VLM的文档解析解决方案核心模型为 PaddleOCR-VL-0.9B支持多语言文本、表格、公式、图表等元素级识别并能以较低资源消耗达到 行业SOTA水平。本文推荐读者使用 Docker / Docker Compose 来部署PaddleOCR-VL——好处是依赖打包好、命令少、复现稳定并且便于生产化扩展端口、GPU 绑定、挂载配置等。1. 环境要求与硬件兼容性必须确认1.1 NVIDIA GPU推荐若用 vLLM 或 FastDeploy 加速后端官方要求NVIDIA 驱动支持 CUDA 12.6并推荐显卡 CC ≥ 8.0例如 RTX 30/40/50、A10/A100 等CUDA 12.6 通常对应 560 版驱动NVIDIA 说明文档示例1.2 操作系统Ubuntu 24.04LTS。1.3 Docker 版本≥ 19.03| 检查 GPU 驱动与 CUDA 运行 nvidia-smi 请确认NVIDIA 驱动版本 560推荐: 580 2. 安装 Docker 与 NVIDIA Container Toolkit目的让 Docker 能调用宿主机 GPU并保证后续镜像/Compose 运行顺畅。2.1 安装 Docker Engine参考Docker官方文档 , 安装Docker Engine。https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/2.2 安装 NVIDIA Container Toolkit让容器获得 GPU参考NVIDIA官方安装指南:https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html安装NVIDIA Container Toolkit让Docker容器能直接使用宿主机上的NVIDIA GPU。3. 用 Docker 拉取 PaddleOCR-VL官方镜像3.1直接拉取官方镜像若机器能连外网直接 docker pull 官方镜像推荐# 要求Docker ≥ 19.03主机有 GPUNVIDIA 驱动支持 CUDA 12.6 docker run -it --gpus all --network host --user root \ ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-vl:latest \ /bin/bash # 进入容器后可用 PaddleOCR CLI 或 Python API3.2 使用PaddleOCR CLI镜像启动后可以使用PaddleOCR CLI一行命令即可快速体验 PaddleOCR-VL 效果paddleocr doc_parser -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/paddleocr_vl_demo.pngPaddleOCR CLI的详细参数, 请参考:https://www.paddleocr.ai/latest/version3.x/pipeline_usage/PaddleOCR-VL.html#213.3 使用PaddleOCR Python API命令行方式是为了快速体验查看效果实际使用建议用Python API将PaddleOCR-VL的能力集成到您的应用中。首先在容器中创建Python脚本:cat demo_vl.py EOF from paddleocr import PaddleOCRVL # 1. 初始化 PaddleOCR-VL 推理管线 pipeline PaddleOCRVL() # 你也可以启用/关闭不同模块例如 # pipeline PaddleOCRVL(use_doc_orientation_classifyTrue) # 文档方向分类 # pipeline PaddleOCRVL(use_doc_unwarpingTrue) # 文本图像矫正 # pipeline PaddleOCRVL(use_layout_detectionFalse) # 关闭版面分析 # 2. 执行推理 output pipeline.predict(https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/paddleocr_vl_demo.png) # 3. 处理结果 for res in output: # 打印结构化结果到终端 res.print() # 保存为 JSON res.save_to_json(save_pathoutput) # 保存为 Markdown res.save_to_markdown(save_pathoutput) EOF然后在容器中执行python demo_vl.pyPaddleOCR-VL 提供了开箱即用的 Python 推理接口 PaddleOCRVL。在官方 Docker 镜像中相关依赖与模型已预先安装用户只需初始化推理管线并调用 predict() 方法即可完成文档理解任务。推理结果可直接导出为结构化 JSON 或 Markdown方便下游系统集成。二总结至此我们已经从 一台全新的 Ubuntu 24.04 环境 出发完整走通了 PaddleOCR-VL 的 Docker 化部署与使用流程。你不需要手动安装 CUDA 或下载模型只需准备好合适版本的 NVIDIA 显卡驱动、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit即可通过官方 Docker 镜像快速获得一个可直接用于生产验证的文档解析环境。通过本文你已经掌握了以下关键能力理解 PaddleOCR-VL 的定位与优势以及为什么 Docker 是最省心、最稳定的部署方式明确 硬件与驱动要求避免因 CUDA / 驱动版本不匹配导致的隐性问题完成 Docker 与 GPU 环境准备并成功在容器中识别和使用 NVIDIA GPU使用 PaddleOCR CLI 快速体验文档解析效果使用 Python APIPaddleOCRVL 将文档解析能力集成到自己的应用中并导出 结构化 JSON / Markdown 结果对于刚入门的用户来说这已经是一个“最小可用闭环”|从 0 到 1 跑通环境 → 看到效果 → 拿到结构化结果。在此基础上你可以继续深入探索更贴近实际业务的场景例如使用 Docker Compose 将 PaddleOCR-VL 以服务形式部署对外提供 HTTP API批量解析 PDF、多页文档或对接对象存储将解析结果接入 RAG / 向量数据库 / 搜索系统构建文档理解与问答应用根据实际文档类型灵活开启或关闭版面分析、方向校正、图像矫正等模块希望这篇“保姆级教程”能帮你 少踩坑、快上手、跑得稳。当你第一次成功跑出结构化结果时PaddleOCR-VL 的真正价值也就自然展现在你眼前了。祝你使用顺利玩得开心 如果你有更好的文章欢迎投稿稿件接收邮箱nami.liupasuntech.com更多精彩内容请关注“算力魔方®”