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MinerU私有化部署指南:构建安全的文档智能解析引擎

wudianyun 2025-07-06 17:26:26 精选文章 2 ℃

MinerU是什么?

MinerU是一款强大的开源pdf、word、ppt数据提取工具,尤其能够将复杂多模态 PDF/PPT 文档转化为Markdown/JSON结构化数据格式,当文档中出现影印文本、文图混合、数学公式、表格、脚注等复杂内容时,MinerU都能够精确识别,提取内容保留原文层级,保证内容连贯,大幅提升AI语料的采集效率。

核心特性

  • OCR功能** - 检测扫描版PDF,启用OCR功能进行文字识别。
  • 语义一致性** - 移除页眉、移除脚注,保持核心内容连贯。
  • 人类可读性** - 支持单列排列和多列排列,优化阅读格式。
  • Σ 公式转换** - 识别文档中的公式,并能转换为LaTeX格式。
  • 多语言支持** - 提供语言检测和语言识别功能。
  • 多样化内容提取** - 支持提取文档中的图像和表格。
  • 结构保留** - 保留文档原有的标题和段落结构。
  • 跨平台兼容性** - 支持Windows、Linux、Mac等主流操作系统平台。
  • 表格转换** - 识别文档中的表格,并能将其转换为Markdown表格格式。


应用场景

  • 学术研究:批量处理学术论文PDF,讲稿PPT,建立学术文献知识库,支持智能检索和分析快速构建研究领域知识库。
  • 企业文档:处理商业合同、报告,提取会议记录、培训材料等内容,将企业各类文档转为结构化数据,实现智能归档和知识管理。
  • 教育培训:将教材、讲义等教学资源数字化,支持在线学习系统建设。
  • AI训练:批量处理文档生成高质量训练语料;提取专业领域文档构建垂直领域知识库;高效生成结构化训练语料,为AI模型提供优质学习数据。
  • 档案管理:政府公文、历史档案、图书馆馆藏资料的智能数字化和结构化存储。
  • 医疗健康:处理病历、检验报告等医疗文档,提取医学文献用于研究分析,建立医疗知识库支持临床决策。
  • 法律文书:提取法律文件关键信息,理判决书、合同等文书,构建法律知识库支持案例检索。


这些场景都需要处理大量包含复杂格式的文档,而MinerU的多模态处理能力和结构化输出特点,可以大大提高工作效率,降低人工处理成本。

快速使用

可以通过在线平台,客户端下载和本地部署来使用MinerU。

在线使用

  • HuggingFace空间
  • ModelScope

客户端下载

官网地址:mineru.net/client

效果展示

原文:

提取内容:

原文:

提取内容:


私有化部署


为什么要私有化?

在线平台和客户端均依赖于第三方和官方的算力资源,遇到资源紧张时需要排队,同时有企业考虑到信息的安全,私有化数据不宜上传到公共平台,因此就需要我们私有化部署MinerU,在私有平台进行数据转换。

下面来重点介绍私有化环境中部署MinerU和应用的实践。

安装环境

硬件环境

  • 百度智能云 GPU 服务器。

本文以百度智能云 GPU 服务器为例进行安装部署,购买计算型 GN5 服务器, 配置 16 核 CPU,64GB 内存,Nvidia Tesla A10 单卡 24G显存,搭配 100GB SSD 数据盘, 安装 Windows 2022 Server 系统 或 CentOS 7.8系统。

  • 如果您使用自己的环境部署,建议 NVIDIA GPU,民用卡 30、40 系列,商用卡 T4、V100、A10 等系列,至少8G以上显存。服务器配置建议最低配置为 8 核 32 G 100G 磁盘,5M 带宽。

软件环境

  • NVIDIA-SMI 535.216.03,CUDA Version: 12.2, 官方要求cuda版本>=12.1
  • Miniforge3-24.9.2-0-Linux
  • python3.10

安装步骤

服务器部署

  1. 购买GPU服务器安装ubuntu 20.04系统
  1. 选择自定义GPU驱动

Python运行环境部署

  1. conda环境准备

执行如下命令安装conda

    wget "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh"

2. conda 创建mineru 环境

 conda create -n MinerU python=3.10
 conda activate MinerU

MinerU软件安装

  1. 安装mineru
pip install -U magic-pdf\[full\] --extra-index-url https://wheels.myhloli.com -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  1. 测试安装
magic-pdf --version

可执行文件位于:
/root/miniforge3/envs/MinerU/bin/magic-pdf

命令帮助:

    Usage: magic-pdf [OPTIONS]
    Options:
      -v, --version                display the version and exit
      -p, --path PATH              local filepath or directory. support PDF, PPT,
                                   PPTX, DOC, DOCX, PNG, JPG files  [required]
      -o, --output-dir PATH        output local directory  [required]
      -m, --method [ocr|txt|auto]  the method for parsing pdf. ocr: using ocr
                                   technique to extract information from pdf. txt:
                                   suitable for the text-based pdf only and
                                   outperform ocr. auto: automatically choose the
                                   best method for parsing pdf from ocr and txt.
                                   without method specified, auto will be used by
                                   default.
      -l, --lang TEXT              Input the languages in the pdf (if known) to
                                   improve OCR accuracy.  Optional. You should
                                   input "Abbreviation" with language form url: ht
                                   tps://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/e
                                   n/ppocr/blog/multi\_languages.html#5-support-
                                   languages-and-abbreviations
      -d, --debug BOOLEAN          Enables detailed debugging information during
                                   the execution of the CLI commands.
      -s, --start INTEGER          The starting page for PDF parsing, beginning
                                   from 0.
      -e, --end INTEGER            The ending page for PDF parsing, beginning from
                                   0.
      --help                       Show this message and exit.

模型下载

  1. 下载模型
pip install modelscope
wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/scripts/download\_models.py -O download\_models.py
python download\_models.py

模型下载完成之后,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。

 The configuration file has been configured successfully, the path is: /root/magic-pdf.json

GPU加速

  1. GPU加速修改【用户目录】中配置文件 magic-pdf.json 中”device-mode”的值
{
   "device-mode":"cuda"
}

2. 运行以下命令测试 cuda 加速效果

 magic-pdf -p small_ocr.pdf -o ./output

3. demo测试

  1. 为 ocr 开启 cuda 加速
  • 下载paddlepaddle-gpu, 安装完成后会自动开启ocr加速
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

运行以下命令测试ocr加速效果

magic-pdf -p small_ocr.pdf -o ./output

MinerU应用

复杂文档提取测试

PDF内容提取

  1. 准备一个复杂点的pdf文档

如下文档中包括文字,表格,有图片,并且有多栏式(Multi-column)排版布局。

  1. 内容提取。
magic-pdf -p pdf/source_file_name.pdf  -o ./output -m ocr  -s 0 -e 42

命令帮助:

Usage: magic-pdf [OPTIONS]
-p 指定输入文件和目录


-o 指定输出目录


-m 指定解析方式, 因为有图片,所以我选择ocr


-s 解析pdf的起始页码,默认为0


-e 解析pdf的终止页码,因为我的pdf有40多页,我希望分别解析
  1. 识别效果

识别的结果可以为markdown格式,也可以为json。以下是markdown展示效果

  • PDF中文字提取效果:



  • PDF中的表格提取效果:


PPT内容提取


  1. PPT文档中会包含文字,图片,表格,并且三种元素可能存在交错布局。


识别的效果


考虑到MinerU的环境配置相对复杂,特此制作了Windows系统的环境一键整合包,方便用户使用。该整合包包含使用说明文档,适用于Windows11系统(其他系统未测试,如有问题可留言反馈)。

下载地址

MinerU环境一键整合包下载地址
链接:
https://pan.quark.cn/s/02a0b9ba8d58

提取码:关注后回复 MinerU

使用说明

使用非常简单,无需复杂安装部署,下载后解压即可使用。已经包含了模型,整合了Python单独的环境以及所需的包,独立不干扰系统环境,小白也能轻松上手,也可用于二次开发。

使用前准备:需要安装里面的cuda,安装cuda的教程可自行百度,如果已经安装请忽略。如果之前安装有cuda报错,可卸载之前的cuda,安装整合包中的cuda11.8版本。

解压注意事项:解压后可运行,可解压到任意位置,但路径最好不要包含中文或有空格的文件夹,以免导致各种问题。


网页版

点击运行运行网页版.bat, 运行网页版界面,

https://www.modelscope.cn/studios/OpenDataLab/MinerU 功能一样

除此之外, 将页数限制改成了100000, 新增支持一次处理多个文件, 文件格式支持多种

桌面版

点击运行桌面版.bat, 运行桌面版界面, 功能和网页版的差不多, 喜欢用哪个选哪个

目录说明

models  # 模型目录
output # 输出文件夹
projects # 项目文件夹
python # 环境文件夹
magic-pdf.json # magic-pdf配置文件
small_ocr.pdf # PDF测试文件
运行桌面版.bat # 桌面版运行脚本
运行网页版.bat # 网页版运行脚本

下一期讲如何二次开发,和使用知识库进行二次内容展开

如有任何不明白,可以关注后留言

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