# Ubuntu 22.04 LTS ## 1. 检测是否已安装nvidia驱动 ```bash nvidia-smi ``` 如果看到类似如下的信息,说明已经安装了nvidia驱动,可以跳过步骤2 注意:`CUDA Version` 显示的版本号应 >= 12.1,如显示的版本号小于12.1,请升级驱动 ```plaintext ``` +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 537.34 Driver Version: 537.34 CUDA Version: 12.2 | |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+======================+======================| | 0 NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti WDDM | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 0% 51C P8 12W / 200W | 1489MiB / 8192MiB | 5% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ ``` ## 2. 安装驱动 如没有驱动,则通过如下命令 ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-driver-545 ``` 安装专有驱动,安装完成后,重启电脑 ```bash reboot ``` ## 3. 安装anacoda 如果已安装conda,可以跳过本步骤 ```bash wget -U NoSuchBrowser/1.0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh ``` 最后一步输入yes,关闭终端重新打开 ## 4. 使用conda 创建环境 需指定python版本为3.10 ```bash conda create -n MinerU python=3.10 conda activate MinerU ``` ## 5. 安装应用 ```bash pip install -U magic-pdf[full] --extra-index-url https://wheels.myhloli.com -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/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 > > ```bash > magic-pdf --version > ``` > > 如果版本号小于0.7.0,请到issue中向我们反馈 ## 6. 下载模型 详细参考 [如何下载模型文件](how_to_download_models_zh_cn.md) ## 7. 了解配置文件存放的位置 完成[6.下载模型](#6-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。 > linux用户目录为 "/home/用户名" ## 8. 第一次运行 从仓库中下载样本文件,并测试 ```bash wget https://gitee.com/myhloli/MinerU/raw/master/demo/small_ocr.pdf magic-pdf -p small_ocr.pdf -o ./output ``` ## 9. 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.修改【用户目录】中配置文件magic-pdf.json中"device-mode"的值** ```json { "device-mode":"cuda" } ``` **2.运行以下命令测试cuda加速效果** ```bash magic-pdf -p small_ocr.pdf -o ./output ``` > 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,`layout detection cost` 和 `mfr time` 应提速10倍以上。 ## 10. 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** ```bash python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/ ``` **2.运行以下命令测试ocr加速效果** ```bash magic-pdf -p small_ocr.pdf -o ./output ``` > 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 cost`应提速10倍以上。