MinerU 三条命令装好PDF 转 Markdown 实战指南【免费下载链接】MinerUTransforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MinerU把一份 40 页的技术论文丢给 MinerU几分钟后你会得到一个标题层级完整、公式已转成 LaTeX、表格已是 HTML 的 Markdown 文件后续做检索和摘录不用再手动重排。MinerU 是一个开源文档解析工具定位很明确把 PDF、图片和 DOCX/PPTX/XLSX 变成 LLM 可直接消费的 Markdown/JSON服务 RAG、知识库和 Agent 类场景。三条命令跑通第一次解析安装只需两步mineru[all]包含全部后端Windows、Linux、macOS 都支持Python 3.10–3.13pip install uv uv pip install -U mineru[all]模型默认从 Hugging Face 下载如果网络不通先切到国内源再跑export MINERU_MODEL_SOURCEmodelscope然后用仓库里自带的示例 PDF 执行一条命令mineru -p demo/pdfs/demo1.pdf -o output跑完后output目录下会看到一组文件各自用途不同demo1.md是最终文档demo1_middle.json是按阅读顺序排好的内容块含坐标demo1_layout.pdf是版面检测的可视化版本用来肉眼质检解析对不对图片则统一放在images/子目录。每个文件的字段说明见 输出文件说明。小模型为什么扛得住复杂版面先看个数字默认的 pipeline 后端在 OmniDocBench v1.6 上综合得分 86.47而它对硬件的要求只是 4GB 显存甚至能纯 CPU 跑。秘密在于它不是让一个大模型从头理解整页而是让几个专职小模型像编辑部一样分工。流程大致是这样布局检测模型先在一页上画框、编号决定先读左栏还是右栏、图注跟在图后面OCR当前是 PP-OCRv6只负责把框里的文字读出来支持 109 种语言公式和表格各自由独立小模型转成 LaTeX 和 HTML跨页表格会自动合并。因为每个环节只做一件事模型都能压在 1B 参数量级显存和速度自然下得来。3.4 版本还重写了 OCR 链路同精度下 OCR 速度比上一代快约一倍。具体实现在 pipeline 流水线代码 里布局检测用的是 轻量 YOLO 系检测模型想深入看哪一步出错可以从对应的中间文件往回查。解析后端怎么选对精度要求不高、只是要批量转格式时用默认 pipeline 就够了。处理扫描件或复杂版式时可以升到 VLM 后端代价是显存从 4GB 提到 8GB后端最低显存纯 CPUOmniDocBench v1.6适合场景pipeline4GB支持86.47通用文档资源有限vlm-engine8GB不支持95.30扫描件、复杂版式hybrid-engine8GB不支持95.39 (high) / 95.26 (medium)要高精度又想少幻觉*-http-client2GB支持跟随对应引擎已有 OpenAI 兼容推理服务hybrid-engine 还分medium和high两档强度medium 精度只降 0.13 但速度最多快 2.2 倍默认就是 medium。更多参数比如 vLLM 相关调优参考 进阶 CLI 参数。它适合谁下一步做什么如果你在为知识库或 RAG 做数据准备先把几个真实文档用mineru -p跑一遍看*_layout.pdf里的框和阅读顺序是否符合预期再决定用哪个后端。需要服务化或私有化部署的直接看 Docker 部署文档 起容器比本地装环境省事。【免费下载链接】MinerUTransforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MinerU创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 MinerU 三条命令装好：PDF 转 Markdown 实战指南
MinerU 三条命令装好PDF 转 Markdown 实战指南【免费下载链接】MinerUTransforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MinerU把一份 40 页的技术论文丢给 MinerU几分钟后你会得到一个标题层级完整、公式已转成 LaTeX、表格已是 HTML 的 Markdown 文件后续做检索和摘录不用再手动重排。MinerU 是一个开源文档解析工具定位很明确把 PDF、图片和 DOCX/PPTX/XLSX 变成 LLM 可直接消费的 Markdown/JSON服务 RAG、知识库和 Agent 类场景。三条命令跑通第一次解析安装只需两步mineru[all]包含全部后端Windows、Linux、macOS 都支持Python 3.10–3.13pip install uv uv pip install -U mineru[all]模型默认从 Hugging Face 下载如果网络不通先切到国内源再跑export MINERU_MODEL_SOURCEmodelscope然后用仓库里自带的示例 PDF 执行一条命令mineru -p demo/pdfs/demo1.pdf -o output跑完后output目录下会看到一组文件各自用途不同demo1.md是最终文档demo1_middle.json是按阅读顺序排好的内容块含坐标demo1_layout.pdf是版面检测的可视化版本用来肉眼质检解析对不对图片则统一放在images/子目录。每个文件的字段说明见 输出文件说明。小模型为什么扛得住复杂版面先看个数字默认的 pipeline 后端在 OmniDocBench v1.6 上综合得分 86.47而它对硬件的要求只是 4GB 显存甚至能纯 CPU 跑。秘密在于它不是让一个大模型从头理解整页而是让几个专职小模型像编辑部一样分工。流程大致是这样布局检测模型先在一页上画框、编号决定先读左栏还是右栏、图注跟在图后面OCR当前是 PP-OCRv6只负责把框里的文字读出来支持 109 种语言公式和表格各自由独立小模型转成 LaTeX 和 HTML跨页表格会自动合并。因为每个环节只做一件事模型都能压在 1B 参数量级显存和速度自然下得来。3.4 版本还重写了 OCR 链路同精度下 OCR 速度比上一代快约一倍。具体实现在 pipeline 流水线代码 里布局检测用的是 轻量 YOLO 系检测模型想深入看哪一步出错可以从对应的中间文件往回查。解析后端怎么选对精度要求不高、只是要批量转格式时用默认 pipeline 就够了。处理扫描件或复杂版式时可以升到 VLM 后端代价是显存从 4GB 提到 8GB后端最低显存纯 CPUOmniDocBench v1.6适合场景pipeline4GB支持86.47通用文档资源有限vlm-engine8GB不支持95.30扫描件、复杂版式hybrid-engine8GB不支持95.39 (high) / 95.26 (medium)要高精度又想少幻觉*-http-client2GB支持跟随对应引擎已有 OpenAI 兼容推理服务hybrid-engine 还分medium和high两档强度medium 精度只降 0.13 但速度最多快 2.2 倍默认就是 medium。更多参数比如 vLLM 相关调优参考 进阶 CLI 参数。它适合谁下一步做什么如果你在为知识库或 RAG 做数据准备先把几个真实文档用mineru -p跑一遍看*_layout.pdf里的框和阅读顺序是否符合预期再决定用哪个后端。需要服务化或私有化部署的直接看 Docker 部署文档 起容器比本地装环境省事。【免费下载链接】MinerUTransforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MinerU创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考