打造自己的RAG解析大模型：模型的安装与推理

我们已经迈出了打造自定义识别模型的重要第一步，即在Windows环境中成功搭建了验证环境，并以文本检测和文本识别模型为例完成了推理验证。这一验证环境不仅适用于文本识别，也可用于表格识别模型的推理。但是，版面识别模型的推理则需要额外安装PaddleDetection套件。搭建好这一系列环境后，您将能够顺利开展模型训练，轻松打造适合自己需求的高效识别模型，助力更精准的文档解析任务。

小天才学习机打游戏

1202人浏览 · 2024-10-07 20:23:44

小天才学习机打游戏 · 2024-10-07 20:23:44 发布

RAG系统中要快速构建AI助理，首先要高效、准确地建立知识库，而实现这一点的关键便是具备一个功能强大的文档解析器。在上一篇中，我们介绍了PdfParser，本篇将深入讨论该解析器所依赖的模型，以及如何在Windows环境中安装并运行这些模型进行推理。

PDF解析的核心流程：

OCR处理：这是解析过程的第一步。通过光学字符识别（OCR）技术，将PDF页面中图像形式的内容转换为可处理的文本数据。这一步为后续的内容识别和分析奠定了基础。
布局分析：在将页面转化为文本后，布局分析负责解析页面的结构，识别文本块、标题、段落、图像、表格等不同的区域。这一步能够帮助程序理解文档的逻辑结构和内容分布。
表格与文本的识别与合并：不同于简单的文本识别，表格解析需要更加复杂的处理逻辑。该步骤使用特定模型分别识别文本块和表格内容，并将其合并为完整的、结构化的数据输出。通过这种方式，文档中的表格和相关文字能够被准确提取，确保文档中的信息不丢失。
输出结果：经过处理的文档会以结构化的方式输出，包括文本、表格等关键内容。这些结构化数据不仅便于进一步分析，还可以快速应用于知识库建设，为AI助理提供支持。

核心识别模型

实现上述解析流程，需要多种模型的支持，包括OCR模型、版面分析模型、表格识别模型等。

识别过程要用到的核心模型如下表：

在这里插入图片描述

模型安装与推理

PaddleOCR

PaddleOCR 是百度飞桨 (PaddlePaddle) 推出的开源 OCR 工具，旨在为用户提供完整的 OCR 解决方案。它支持从文本检测、识别到表格识别、版面分析等多种任务，同时支持多语言识别，如中文、英文、韩文、日文等。PaddleOCR 结合了轻量级和高精度模型，能够在 CPU、GPU 以及移动设备上高效运行。用户可根据需求自定义和训练模型，广泛应用于文档解析、发票识别等场景。

接下来我们将详细讲解如何在 PaddleOCR 源码下安装这些模型，并在 Windows 环境中运行推理程序。

运行环境准备

Windows和Mac用户推荐使用Anaconda搭建Python环境，Linux用户建议使用docker搭建Python环境。

1. 运行硬件

Windows10及以上
16G内存

2. 运行软件

Anaconda3
Python3.10.14
PaddlePaddle2.6.1 WHL包
PaddleOCR2.8 源代码

Python环境搭建

安装Anaconda并创建Python环境

要使用PaddlePaddle，首先需要安装Python环境，这里推荐使用Anaconda工具包来简化管理。网络上有许多关于Anaconda安装的详细教程，所以我们在此不再赘述。安装完Anaconda后，您可以通过命令行或其自带的可视化界面创建Conda环境。在本文中，我们将全程采用命令行进行操作，创建和管理用于PaddlePaddle的运行环境，确保简洁高效。

1.打开Anaconda Prompt终端：在Windows桌面左下角Windows Start Menu -> Anaconda3 -> Anaconda Prompt启动控制台

2. 创建新的conda环境

`# 在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境``# 执行命令后可以看到Package Plan 界面``conda create --name paddle_env python=3.10.14`

输入：y 继续安装直到看到以下界面，paddle_env基础环境就算安装完成。

PaddleOCR源码下载并安装依赖

1. PaddleOCR源代码下载

使用Git Bash工具在任何一个盘下（这里是在e盘根目录下），执行以下命令。

mkdir paddle_ocr``   ``cd paddle_ocr/``   ``git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git``   ``cd PaddleOCR``   ``git checkout -b release/2.8 origin/release/2.8

至此，我们已成功下载了PaddleOCR的源码，并将其切换至2.8版本。接下来，我们需要安装PaddlePaddle框架及其他依赖包。

首先，打开Anaconda Prompt，进入PaddleOCR项目路径，然后激活之前配置好的paddle_env Conda环境。通过这些步骤，您可以确保后续安装顺利进行，为PaddleOCR的使用做好准备。

# 激活paddle_env环境``conda activate paddle_env

2. 安装PaddlePaddle包及其它依赖

# 执行以下命令，可以看到以下安装界面``pip3 install paddlepaddle==2.6.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 继续执行以下命令安装依赖，执行后看到以下界面说明依赖已经安装完成``pip3 install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

至此，我们已经成功安装了PaddleOCR的所有依赖包，当前环境具备了在Windows系统上进行模型推理的能力。接下来，我们将下载所需模型，并使用CPU进行推理验证，以确保模型在本地环境中的正常运行。

模型下载以及推理验证

1. 模型的下载

以下是模型下载地址列表：

版面	https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/layout/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_cdla_infer.tar
表格	https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar
文本识别	https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_infer.tar
文本检测	https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_infer.tar

在Windows系统中，您可以直接将模型包的下载地址输入浏览器进行下载。接下来，我们以文本检测和文本识别模型为例，详细讲解如何进行模型推理验证。通过下载后的模型，您可以利用PaddleOCR进行文本检测，识别文档中的文字信息。此过程包括加载模型、输入PDF或图像文件，并通过推理输出结果，最终验证模型在当前环境中的推理效果是否准确无误。

2. 模型推理

文本检测（中文）

模型下载为: ch_PP-OCRv4_det_infer.tar，直接解压缩，目录下模型文件有3个。

ch_PP-OCRv4_det_infer``├── inference.pdiparams         # inference模型的参数文件``├── inference.pdiparams.info    # inference模型的参数信息，可忽略``└── inference.pdmodel           # inference模型的program文件

在PaddleOCR目录下创建inference目录，将ch_PP-OCRv4_det_infer文件夹拷贝到PaddleOCR下inference文件夹下。

E:\paddle_ocr\PaddleOCR\inference\ch_PP-OCRv4_det_infer``├── inference.pdiparams         # inference模型的参数文件``├── inference.pdiparams.info    # inference模型的参数信息，可忽略``└── inference.pdmodel           # inference模型的program文件

进入Anaconda Prompt界面并进入PaddleOCR路径，然后执行如下命令。

# 执行命令后可以看到识别过程``python ./tools\infer\predict_det.py --image_dir="./doc\imgs\00018069.jpg" --det_model_dir="./inference\ch_PP-OCRv4_det_infer" --use_gpu=False

在这里插入图片描述

可视化文本检测结果默认保存到./inference_results文件夹里面，结果文件的名称前缀为det_res。

检测可视化效果如下图：

文本识别(中文)

模型下载为: ch_PP-OCRv4_det_infer.tar，直接解压缩，目录下模型文件有3个。

ch_PP-OCRv4_rec_infer``├── inference.pdiparams         # inference模型的参数文件``├── inference.pdiparams.info    # inference模型的参数信息，可忽略``└── inference.pdmodel           # inference模型的program文件

将ch_PP-OCRv4_rec_infer文件夹拷贝到PaddleOCR下inference文件夹下。

E:\paddle_ocr\PaddleOCR\inference\ch_PP-OCRv4_rec_infer``├── inference.pdiparams         # inference模型的参数文件``├── inference.pdiparams.info    # inference模型的参数信息，可忽略``└── inference.pdmodel           # inference模型的program文件

进入Anaconda Prompt界面并进入PaddleOCR路径，然后执行如下命令。

# 执行命令后可以看到识别过程``python ./tools\infer\predict_rec.py --image_dir="./doc\imgs_words\ch\word_1.jpg" --rec_model_dir="./inference\ch_PP-OCRv4_rec_infer" --use_gpu=False

(paddle_env) E:\paddle_ocr\PaddleOCR>python ./tools\infer\predict_rec.py --image_dir="./doc\imgs_words\ch\word_1.jpg" --rec_model_dir="./inference\ch_PP-OCRv4_rec_infer" --use_gpu=False``[2024/09/28 21:37:46] ppocr INFO: In PP-OCRv3, rec_image_shape parameter defaults to '3, 48, 320', if you are using recognition model with PP-OCRv2 or an older version, please set --rec_image_shape='3,32,320``[2024/09/28 21:37:46] ppocr INFO: Predicts of ./doc\imgs_words\ch\word_1.jpg:('韩国小馆', 0.9991557002067566)

识别结果是：(‘韩国小馆’, 0.9991557002067566)

原始图片如下：

文本检测模型还包括：DB文本检测模型推理、EAST文本检测模型推理、SAST文本检测模型推理（四边形文本检测模型、弯曲文本检测模型）

文本识别模型还包括：基于CTC损失的识别模型推理、基于SRN损失的识别模型推理、多语言模型的推理等。

总结

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述