MinerU/docs/zh/quick_start/local_deployment.md

本地部署

安装 MinerU

使用 pip 或 uv 安装

pip install --upgrade pip -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install uv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
uv pip install -U "mineru[core]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 

源码安装

git clone https://github.com/opendatalab/MinerU.git
cd MinerU
uv pip install -e .[core] -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

[!NOTE] Linux和macOS系统安装后自动支持cuda/mps加速，Windows用户如需使用cuda加速， 请前往 Pytorch官网 选择合适的cuda版本安装pytorch。

安装完整版（支持 sglang 加速）（需确保设备有Turing及以后架构，8G显存及以上显卡）

如需使用 sglang 加速 VLM 模型推理，请选择合适的方式安装完整版本：

• 使用uv或pip安装

  uv pip install -U "mineru[all]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  

• 从源码安装：

  uv pip install -e .[all] -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  

[!TIP] sglang安装过程中如发生异常，请参考sglang官方文档尝试解决或直接使用docker方式安装。

• 使用 Dockerfile 构建镜像：

  wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/china/Dockerfile
  docker build -t mineru-sglang:latest -f Dockerfile .
  

  启动 Docker 容器：

  docker run --gpus all \
  --shm-size 32g \
  -p 30000:30000 \
  --ipc=host \
  mineru-sglang:latest \
  mineru-sglang-server --host 0.0.0.0 --port 30000
  

  或使用 Docker Compose 启动：

  wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/compose.yaml
  docker compose -f compose.yaml up -d
  

[!TIP] Dockerfile默认使用lmsysorg/sglang:v0.4.8.post1-cu126作为基础镜像，支持Turing/Ampere/Ada Lovelace/Hopper平台， 如您使用较新的Blackwell平台，请将基础镜像修改为lmsysorg/sglang:v0.4.8.post1-cu128-b200。

安装client（用于在仅需 CPU 和网络连接的边缘设备上连接 sglang-server）

uv pip install -U mineru -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-sglang-client -u http://<host_ip>:<port>

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