MinerU/docs/README_Windows_CUDA_Acceleration_zh_CN.md

Windows10/11

1. 安装cuda和cuDNN

需要安装的版本 CUDA 11.8 + cuDNN 8.7.0

• CUDA 11.8 https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive
• cuDNN v8.7.0 (November 28th, 2022), for CUDA 11.x https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

2. 安装anaconda

如果已安装conda，可以跳过本步骤

下载链接： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe

3. 使用conda 创建环境

需指定python版本为3.10

conda create -n MinerU python=3.10
conda activate MinerU

4. 安装应用

pip install -U magic-pdf[full] --extra-index-url https://wheels.myhloli.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

❗️下载完成后，务必通过以下命令确认magic-pdf的版本是否正确

magic-pdf --version

如果版本号小于0.7.0，请到issue中向我们反馈

5. 下载模型

详细参考 如何下载模型文件

6. 了解配置文件存放的位置

完成5.下载模型步骤后，脚本会自动生成用户目录下的magic-pdf.json文件，并自动配置默认模型路径。 您可在【用户目录】下找到magic-pdf.json文件。

windows用户目录为 "C:/Users/用户名"

7. 第一次运行

从仓库中下载样本文件，并测试

 wget https://github.com/opendatalab/MinerU/raw/master/demo/small_ocr.pdf -O small_ocr.pdf
 magic-pdf -p small_ocr.pdf

8. 测试CUDA加速

如果您的显卡显存大于等于 8GB ，可以进行以下流程，测试CUDA解析加速效果

1.覆盖安装支持cuda的torch和torchvision

pip install --force-reinstall torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

❗️务必在命令中指定以下版本

torch==2.3.1 torchvision==0.18.1

这是我们支持的最高版本，如果不指定版本会自动安装更高版本导致程序无法运行

2.修改【用户目录】中配置文件magic-pdf.json中"device-mode"的值

{
  "device-mode":"cuda"
}

3.运行以下命令测试cuda加速效果

magic-pdf -p small_ocr.pdf

提示：CUDA加速是否生效可以根据log中输出的各个阶段的耗时来简单判断，通常情况下，layout detection time 和 mfr time 应提速10倍以上。

9. 为ocr开启cuda加速

1.下载paddlepaddle-gpu, 安装完成后会自动开启ocr加速

pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1

2.运行以下命令测试ocr加速效果

magic-pdf -p small_ocr.pdf

提示：CUDA加速是否生效可以根据log中输出的各个阶段cost耗时来简单判断，通常情况下，ocr time应提速10倍以上。