硬件兼容性:支持在GPU、CPU或MPS(Metal Performance Shaders)上运行,以适应不同用户的硬件环境。 性能优化:仅在必要时使用深度学习模型,以提高转换速度并优化准确率。 API服务:提供托管API服务,支持PDF、Word文档和PowerPoint的转换。 使用指南 安装与配置 Marker需要Python 3.10+及PyTorch支持,安装命令如下: # 安装Mar...
首先,访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/) 查找适合你的操作系统、Python版本和硬件支持(如GPU、CUDA)的安装命令。 例如,如果你在Linux系统上使用CUDA 10.2,安装命令如下: pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu102 如果你的系统没有CUDA支持或不...
poetry install poetry shell 使用: 首先,进行一些配置: 在local.env文件中设置Torch设备。 如果使用GPU,请设置INFERENCE_RAM。 根据需要检查marker/settings.py中的其他设置。 单个文件转换: 运行convert_single.py,例如: bashCopy code python convert_single.py /path/to/file.pdf /path/to/output.md --parallel...
Marker 旨在广泛普及,同时确保开发和训练成本得到覆盖。对研究和个人使用完全开放,但商业使用需遵守特定条件。 安装指南 用户需要安装Python 3.9及以上版本和PyTorch。提供了详细的安装步骤和可选的OCRMyPDF安装指南。 安装命令pip install mar...
•安装python依赖，运行poetry install命令。•激活poetry虚拟环境，执行poetry shell命令。使用方法：首先，进行一些配置：•在local.env文件中设置torch设备，例如TORCH_DEVICE=cuda或TORCH_DEVICE=mps，默认为cpu。•若使用GPU，将INFERENCE_RAM设置为相应GPU的VRAM大小，例如，若有16GB的VRAM，则设置INFERENCE_RAM=...
python 3.9才能用 所以开了个新conda环境pytorch-py3.9 windows下开启离线模式的方法 set HF_HUB_OFFLINE=1 试用 marker_single ./技术深度解剖.pdf ./ --batch_multiplier 2 --langs Chinese --debug 试了下时间很快,效果不错 主要原理 Marker的工作原理基于深度学习模型。它首先通过OCR技术(如果需要的话)提取...
安装Python,需要注意的需要安装的 Python 版本必须大于等于 3.9 然后安装 Pytorch ,执行命令 pip3 install torch torchvision 然后安装 marker 。执行命令 pip3 install marker-pdf 更详细的使用文档,可以参考 github 上的文档:https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file 。另外文档上也提供了 marke...
https://www.python.org/downloads/release/python-390/ 2. pip换清华源 由于pip的下载速度很慢,所以我们要先把下载方式改成清华镜像。 在“C:\Users[你的用户名]”中建一个名为“pip”的文件夹,再在里面新建一个txt文本,填入如下代码: 之后将txt文件名改为“pip.ini”即可。
cd makerpip install poetry#如果pip报超时错误可尝试更换国内镜像源#pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install opencv-pythonsudo apt-get updatesudo apt-get install -y libgl1-mesa-devpip install maker-pdf 安装完成后即可查看是否安装成功，输入maker后按tab补全...