MinerU、Magic-PDF、Magic-Doc

文章目录

- 一、关于 MinerU
- 二、Magic-PDF
- - 1、简介
  - 2、项目全景
  - 3、流程图
  - 4、子模块仓库
- 三、Magic-PDF 上手指南
- - 1、配置要求
  - 2、安装配置
  - - 1. 安装Magic-PDF
    - 2. 下载模型权重文件
    - 3. 拷贝配置文件并进行配置
    - 4. 使用CUDA或MPS加速推理
    - - CUDA
      - MPS
  - 3、使用说明
  - - 1) 通过命令行使用
    - - 直接使用
        更多用法
    - 2) 通过接口调用
    - - 本地使用
        在对象存储上使用
  - 4、常见问题处理解答
- 四、Magic-Doc
- - 1、简介
  - 2、安装
  - 3、使用示例
  - 4、性能

一、关于 MinerU

MinerU 是一款一站式、开源、高质量的数据提取工具，主要包含以下功能:

Magic-PDF PDF文档提取
Magic-Doc 网页与电子书提取

github ： https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master/README_zh-CN.md

二、Magic-PDF

1、简介

Magic-PDF 是一款将 PDF 转化为 markdown 格式的工具。支持转换本地文档或者位于支持S3协议对象存储上的文件。

主要功能包含

支持多种前端模型输入
删除页眉、页脚、脚注、页码等元素
符合人类阅读顺序的排版格式
保留原文档的结构和格式，包括标题、段落、列表等
提取图像和表格并在markdown中展示
将公式转换成latex
乱码PDF自动识别并转换
支持cpu和gpu环境
支持windows/linux/mac平台

使用示例

2、项目全景

项目全景图

3、流程图

流程图

4、子模块仓库

PDF-Extract-Kit ：https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit
- 高质量的PDF内容提取工具包

三、Magic-PDF 上手指南

1、配置要求

python >= 3.9

推荐使用虚拟环境，以避免可能发生的依赖冲突，venv和conda均可使用。
例如：

conda create -n MinerU python=3.10
conda activate MinerU

开发基于python 3.10，如果在其他版本python出现问题请切换至3.10。

2、安装配置

1. 安装Magic-PDF

使用pip安装完整功能包：

受pypi限制，pip安装的完整功能包仅支持cpu推理，建议只用于快速测试解析能力。

如需在生产环境使用CUDA/MPS加速请参考使用CUDA或MPS加速推理

pip install magic-pdf[full-cpu]

❗️已收到多起由于镜像源和依赖冲突问题导致安装了错误版本软件包的反馈，请务必安装完成后通过以下命令验证版本是否正确
magic-pdf --version
如版本低于0.6.x，请提交issue进行反馈。

完整功能包依赖detectron2，该库需要编译安装，如需自行编译，请参考 facebookresearch/detectron2#5114
或是直接使用我们预编译的whl包(仅限python 3.10)：

pip install detectron2 --extra-index-url https://myhloli.github.io/wheels/

2. 下载模型权重文件

详细参考如何下载模型文件
下载后请将models目录移动到空间较大的ssd磁盘目录

3. 拷贝配置文件并进行配置

在仓库根目录可以获得 magic-pdf.template.json 文件

cp magic-pdf.template.json ~/magic-pdf.json

在magic-pdf.json中配置"models-dir"为模型权重文件所在目录

{"models-dir": "/tmp/models"
}

4. 使用CUDA或MPS加速推理

如您有可用的Nvidia显卡或在使用Apple Silicon的Mac，可以使用CUDA或MPS进行加速

CUDA

需要根据自己的CUDA版本安装对应的pytorch版本
以下是对应CUDA 11.8版本的安装命令，更多信息请参考 https://pytorch.org/get-started/locally/

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

同时需要修改配置文件magic-pdf.json中"device-mode"的值

{"device-mode":"cuda"
}

MPS

使用macOS(M系列芯片设备)可以使用MPS进行推理加速
需要修改配置文件magic-pdf.json中"device-mode"的值

{"device-mode":"mps"
}

3、使用说明

1) 通过命令行使用

直接使用

magic-pdf pdf-command --pdf "pdf_path" --inside_model true

程序运行完成后，你可以在 /tmp/magic-pdf 目录下看到生成的markdown文件，markdown目录中可以找到对应的 xxx_model.json 文件
如果您有意对后处理pipeline进行二次开发，可以使用命令

magic-pdf pdf-command --pdf "pdf_path" --model "model_json_path"

这样就不需要重跑模型数据，调试起来更方便

2) 通过接口调用

本地使用

image_writer = DiskReaderWriter(local_image_dir)
image_dir = str(os.path.basename(local_image_dir))
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": model_json}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, image_writer)
pipe.pipe_classify()
pipe.pipe_parse()
md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")

在对象存储上使用

s3pdf_cli = S3ReaderWriter(pdf_ak, pdf_sk, pdf_endpoint)
image_dir = "s3://img_bucket/"
s3image_cli = S3ReaderWriter(img_ak, img_sk, img_endpoint, parent_path=image_dir)
pdf_bytes = s3pdf_cli.read(s3_pdf_path, mode=s3pdf_cli.MODE_BIN)
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": model_json}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, s3image_cli)
pipe.pipe_classify()
pipe.pipe_parse()
md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")

详细实现可参考 demo.py

4、常见问题处理解答

参考 FAQ

四、Magic-Doc

1、简介

Magic-Doc 是一个轻量级、开源的用于将多种格式的文档（PPT/PPTX/DOC/DOCX/PDF）转化为 markdown 格式的工具。支持转换本地文档或者位于 AWS S3 上的文件

主要功能包含

Web网页提取
- 跨模态精准解析图文、表格、公式信息
电子书文献提取
- 支持 epub，mobi等多格式文献，文本图片全适配
语言类型鉴定
- 支持176种语言的准确识别

示例-提取1
示例-提取2
示例-提取3

2、安装

前置依赖： python3.10

安装依赖

linux/osx

apt-get/yum/brew install libreoffice

windows

安装 libreoffice 
添加 "install_dir\LibreOffice\program" to 环境变量 PATH

安装 Magic-Doc

pip install fairy-doc[cpu] # 安装 cpu 版本 
或 
pip install fairy-doc[gpu] # 安装 gpu 版本

3、使用示例

# for local file
from magic_doc.docconv import DocConverter, S3Config
converter = DocConverter(s3_config=None)
markdown_content, time_cost = converter.convert("some_doc.pptx", conv_timeout=300)

# for remote file located in aws s3
from magic_doc.docconv import DocConverter, S3Configs3_config = S3Config(ak='${ak}', sk='${sk}', endpoint='${endpoint}')
converter = DocConverter(s3_config=s3_config)
markdown_content, time_cost = converter.convert("s3://some_bucket/some_doc.pptx", conv_timeout=300)