Rolling your own serverless OCR in 40 lines of code
3 months ago
- #Serverless
- #OCR
- #Machine Learning
- 作者需要一个能让统计代理搜索《贝叶斯数据分析》的解决方案。
- 现有OCR工具在处理数千页文档时要么功能有限，要么成本过高。
- 最终选择DeepSeek的开源OCR模型，因其对数学符号的良好识别能力。
- 使用无服务器计算平台Modal在云端GPU上运行OCR模型。
- 解决方案涉及在Modal部署FastAPI服务器，将图像转换为Markdown文本。
- 通过批量推理实现多页同时处理，显著提升效率。
- 对OCR输出进行清理，移除无关的定位标签，专注文本内容。
- 在A100 GPU上处理600页书籍约需45分钟，成本约2美元。
- 生成的可搜索文本支持快速检索、AI解释和构建搜索索引。
- 值得注意的是，该OCR对数学内容的识别质量出人意料地好。