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https://github.com/opendatalab/MinerU.git
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2.0 KiB
2.0 KiB
MinerU v2.0 多GPU服务器
这是一个精简的多GPU服务器实现。
快速开始
1. 安装 MinerU
pip install --upgrade pip
pip install uv
uv pip install -U "mineru[core]"
uv pip install litserve aiohttp loguru
2. 启动服务器
python server.py
3. 启动客户端
python client.py
现在,[demo](../../demo/) 文件夹下的PDF文件将并行处理。假设您有2个GPU,如果您将 workers_per_device 更改为 2,则可以同时处理4个PDF文件!
自定义
服务器
以下示例展示了如何启动带有自定义设置的服务器:
server = ls.LitServer(
MinerUAPI(output_dir='/tmp/mineru_output'), # 自定义输出文件夹
accelerator='auto', # 您可以指定 'cuda'
devices='auto', # "auto" 使用所有可用的GPU
workers_per_device=1, # 每个GPU启动一个工作实例
timeout=False # 禁用超时,用于长时间处理
)
server.run(port=8000, generate_client_file=False)
客户端
客户端支持同步和异步处理:
import asyncio
import aiohttp
from client import mineru_parse_async
async def process_documents():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
# 基本用法
result = await mineru_parse_async(session, 'document.pdf')
# 带自定义选项
result = await mineru_parse_async(
session,
'document.pdf',
backend='pipeline',
lang='ch',
formula_enable=True,
table_enable=True
)
# 运行异步处理
asyncio.run(process_documents())
并行处理
同时处理多个文件:
async def process_multiple_files():
files = ['doc1.pdf', 'doc2.pdf', 'doc3.pdf']
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [mineru_parse_async(session, file) for file in files]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results