【huggingface】docling 模型下载

最新推荐文章于 2025-12-06 18:40:48 发布
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分类专栏： AI入门与实战 文章标签： python 开发语言
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库

  • 这个会不会破坏 17_CosyVoice 的包管理环境 - - ！！
(cosyvoice2) root@k8s-master-pfsrv:/home/zhangbin/perfwork/01_ai/17_CosyVoice# mv all-MiniLM-L6-v2/ ../18_notebook/
.idea/          pyproject.toml  SurfSense/      
(cosyvoice2) root@k8s-master-pfsrv:/home/zhangbin/perfwork/01_ai/17_CosyVoice# mv all-MiniLM-L6-v2/ ../18_notebook/SurfSense/models/
(cosyvoice2) root@k8s-master-pfsrv:/home/zhangbin
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IBM 开源轻量级多模态文档理解模型 Granite-Docling：258M 参数，精准还原 PDF、截图中的公式、表格与代码
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
10-11 223
IBM开源轻量级多模态文档处理模型Granite-Docling（258M），专攻高精度结构化文档理解。该模型不仅能识别文本，还能将扫描件中的表格、代码、数学公式等转换为结构化Markdown/LaTeX格式，在数学公式（96.8%）、代码块（98.8%）、表格（97%）识别上表现优异。支持中英文混排文档处理，适合科研、教育、企业知识管理等场景，现已开源并支持本地部署。这款小模型以精准高效的特点，为智能文档处理提供了轻量化解决方案。
从huggingface上下载模型
qq_68639191的博客
07-26 784
git 用于一般文件下载；git lfs：Git LFS 是 Git 的一个扩展插件，用于管理​​（比如模型权重、音频、视频、数据集等），这些文件如果直接用 Git 管理会非常低效甚至失败。当你克隆一个使用了 ​​ 的仓库（比如 Hugging Face 上的 Stable Diffusion 模型），​​模型权重（如.bin、.ckpt 等大文件）并不会默认下载​*​，除非你正确配置并启用了 Git LFS。
安装和使用docling
make_progress的博客
12-15 7748
在modelscop上查找“docling-models”，并下载下来；或者在HuggingFace上查找，并下载“ds4sd/docling-models”。
IBM-Granite-docling-258M 模型全面解读
wend的博客
09-18 1610
IBM推出轻量级多模态模型Granite-docling-258M，专为高效文档转换设计。该模型基于IdeFics3架构优化，采用SigLIP视觉编码器和Granite165M语言模型，参数量258M，支持图像+文本指令输入，输出结构化文本（Markdown/HTML等）。核心功能包括精准公式识别、灵活区域推理和稳定排版处理，性能较前代提升显著，尤其在代码/表格识别上接近完美。模型深度集成Docling生态，支持CLI和VLLM批量处理，但需注意其轻量级特性带来的幻觉风险，建议限定在文档转换场景使用，并搭配
Docling在企业级应用中的实践案例
gitblog_00302的博客
11-07 612
本文深入探讨Docling在企业级文档处理中的四大核心实践案例：大规模文档批处理与性能优化、敏感数据的本地化处理方案、自定义后端与流水线扩展开发、质量评估与错误处理机制。Docling通过多线程批处理架构、本地化安全处理、灵活的扩展机制和全面的质量评估体系，为企业提供了高效、安全、可靠的文档处理解决方案。 ## 大规模文档批处理与性能优化 在企业级应用场景中，文档处理往往面临海量数据的挑战。
【限时免费】 有手就会！docling-models模型本地部署与首次推理全流程实战
gitblog_02369的博客
11-07 548
在开始之前，请确保你的设备满足以下最低硬件要求，以便顺利运行docling-models的推理或微调任务： - **CPU**: 至少4核处理器 - **内存**: 16GB RAM - **GPU**: 推荐使用NVIDIA GPU（如RTX 2060或更高版本），显存至少6GB - **存储空间**: 至少20GB可用空间 如果你的设备不满足上述要求，可能会在运行过程中遇到性能问题或无法完
探索 DS4SD/docling：构建结构化文档的语言智能应用
萧鼎的博客
05-20 830
在文档智能（Document Intelligence）领域，IBM Research 团队开发的开源项目 Docling 旨在高效处理科学文档中的复杂结构与语言信息。Docling 通过将文档建模为有向图，支持对标题、段落、表格等元素的统一表示，并结合自然语言处理（NLP）技术，提供端到端的解决方案。其核心功能包括文档表示、节点类型建模、图构建与可视化、与 HuggingFace Transformers 集成以及结构感知问答。Docling 适用于科学问答系统、表格/图示理解、多模态信息抽取和学术搜索等
8.7 文档解析工具使用踩坑
qq_28611929的博客
07-15 671
版本问题，注意docling==2.41.0, 有坑，加载不到模型。但是，我相信你跟我一样，网速不行。因此你的模型下载失败，所以你需要独立下载！假设你网速很快，运行下面的命令在终端进行安装。
使用timm上自带的模型报错huggingface_hub.errors.LocalEntryNotFoundError:
算法探索之路
01-09 335
最简单的方法 ： 配置环境变量
258M参数改写文档处理规则：IBM Granite-Docling轻量化模型深度解析
gitblog_00202的博客
10-17 410
IBM最新开源的Granite-Docling-258M模型以仅2.58亿参数的轻量级架构，实现了对复杂文档中表格、公式、代码等多元素的高精度提取，重新定义了企业级文档智能处理的效率标准。 ## 行业现状：多模态文档处理的效率困境 智能文档处理市场正以24.7%的年复合增长率扩张，2024年市场规模已突破23亿美元。然而传统解决方案面临三重矛盾：通用大模型（如GPT-4V）虽能理解复杂布局但需数...
使用Docling，是不是要去huggingface下载他的包
03-14
因此，可以推断如果Docling是基于ColPali或类似的框架，可能需要从Hugging Face下载相关的模型和包。 用户的问题是否需要下载相关包，可能涉及安装特定的库。比如，使用Hugging Face的transformers库来加载预训练...
IBM开源轻量多模态文档处理模型：Granite-Docling 258M，能执行OCR、文档QA
changjuanfang的专栏
09-26 801
Granite-Docling 258M 不仅是工具，更是“文档即数据”时代的基础设施。是一个专为“文档智能”而生的多模态轻骑兵。
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
HIT_Weston的博客
12-04 1337
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品
lpfasd123的博客
12-05 332
如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1311
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
Dxxyyyy的博客
12-05 917
文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
12-03 422
本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
12-03 679
摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
第30篇：逆袭量化路：用 bot_start 和 bot_loop_start 玩转 Freqtrade 策略
最新发布
qq_36936892的博客
12-06 273
Freqtrade策略开发中，bot_start()和bot_loop_start()是两个关键生命周期函数。bot_start()在机器人启动时仅调用一次，适合初始化数据、加载资源等操作；bot_loop_start()在每个交易循环开始时触发，可用于状态刷新、动态参数调整等周期性任务。开发者应注意前者只需快速执行，后者需保持轻量以避免阻塞。合理使用这两个函数能增强策略灵活性，支持复杂交易逻辑实现。掌握这两个回调函数是提升Freqtrade策略开发效率的重要环节。
huggingface deepseek模型下载
02-17
### 下载 DeepSeek 模型的方法 为了能够顺利下载并使用 DeepSeek 提供的大规模语言模型，开发者需要遵循一系列具体的步骤来配置环境以及执行下载操作。 #### 安装 `huggingface-cli` 首先，确保环境中已经安装了最新版本的 `huggingface_cli` 工具。这可以通过 Python 的包管理工具 pip 来完成： ```bash pip install -U huggingface_hub ``` 此命令会更新或安装最新的 `huggingface_hub` 库到当前的 Python 环境中[^3]。 #### 登录 Hugging Face 账户 由于部分资源可能涉及权限控制，在实际下载之前还需要通过命令行界面登录个人账户： ```bash huggingface-cli login ``` 按照提示输入相应的凭证信息即可完成身份验证过程。 #### 执行模型下载 一旦完成了上述准备工作，则可以利用如下指令来具体指定想要获取的 DeepSeek 模型及其存储路径： ```bash huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-llm-67b-base --local-dir /models/deepseek-67b ``` 这条命令将会把名为 `deepseek-llm-67b-base` 的预训练模型文件保存至 `/models/deepseek-67b` 文件夹下[^2]。
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