Donut与HuggingFace集成：如何在Transformers生态中使用Donut
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donut 想要在文档理解项目中快速实现无OCR的智能解析吗？Donut（Document Understanding Transformer）作为ECCV 2022的突破性技术，已经完美集成到HuggingFace生态系统中。本文将为你详细介绍如何在Transformers框架中轻松使用Donut进行文档分类、信息提取和视觉问答等任务。🚀
什么是Donut？无OCR文档理解的革命
Donut 🍩 是一种基于Transformer的无OCR端到端文档理解模型。与传统的文档分析方法不同，Donut不需要依赖外部的OCR引擎，直接通过视觉Transformer从文档图像中提取和理解信息。
核心优势：
- 🎯 端到端处理：无需OCR预处理步骤
- 🌍 多语言支持：通过SynthDoG支持中、英、日、韩等多种语言
- ⚡ 高效性能：在CORD、RVL-CDIP、DocVQA等多个基准测试中达到SOTA水平
HuggingFace集成：快速上手Donut
环境配置与安装
使用pip命令即可轻松安装Donut：
pip install donut-python
或者从源码安装：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donut
cd donut/
pip install .
预训练模型快速调用
Donut在HuggingFace Model Hub上提供了多个预训练模型，包括：
- donut-base：基础模型，支持多种文档理解任务
- donut-base-finetuned-cord-v2：专门针对收据解析优化的模型
- donut-base-finetuned-rvlcdip：文档分类专用模型
三步实现文档解析
- 加载模型
from transformers import DonutProcessor, VisionEncoderDecoderModel
processor = DonutProcessor.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base")
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base")
- 处理文档图像
# 直接输入文档图像，无需OCR预处理
pixel_values = processor(image, return_tensors="pt").pixel_values
- 获取解析结果
task_prompt = "<s_cord-v2>"
decoder_input_ids = processor.tokenizer(task_prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(
pixel_values,
decoder_input_ids=decoder_input_ids,
max_length=model.decoder.config.max_position_embeddings,
early_stopping=True,
pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id,
eos_token_id=processor.tokenizer.eos_token_id,
use_cache=True,
num_beams=1,
bad_words_ids=[[processor.tokenizer.unk_token_id]],
return_dict_in_generate=True,
)
实战应用场景
📄 文档分类任务
使用donut-base-finetuned-rvlcdip模型，可以快速对文档进行分类，如发票、报告、演示文稿等。
🧾 信息提取任务
针对收据、票据等文档，donut-base-finetuned-cord-v2模型能够准确提取商品名称、数量、价格等关键信息。
❓ 文档视觉问答
对于DocVQA任务，Donut能够直接回答关于文档内容的自然语言问题。
SynthDoG：强大的合成数据生成器
Donut项目还包含了SynthDoG 🐶（Synthetic Document Generator），这是一个功能强大的合成文档生成工具，支持生成多语言的训练数据。
配置文件位置：
性能优化技巧
批量处理提升效率
# 批量处理多个文档图像
batch_pixel_values = processor(images, return_tensors="pt").pixel_values
内存优化策略
对于大尺寸文档图像，可以适当调整输入分辨率或使用梯度检查点来减少内存占用。
常见问题与解决方案
模型加载失败
确保网络连接正常，且使用的是正确的模型名称。所有官方模型都位于naver-clova-ix组织下。
推理速度慢
尝试使用更小的模型或在GPU环境下运行，同时可以调整num_beams参数来平衡速度与精度。
总结
Donut与HuggingFace的深度集成为文档理解任务带来了革命性的便利。通过简单的几行代码，开发者就能构建强大的文档分析应用，无需担心复杂的OCR配置和多语言支持问题。
无论你是处理商业发票、学术文档还是多语言材料，Donut都能提供准确、高效的解决方案。现在就开始在你的项目中尝试使用Donut吧！🎉
核心文件路径参考：
- 主模型文件：donut/model.py
- 工具函数：donut/util.py
- 训练配置：config/
- 合成数据生成器：synthdog/
通过本文的指南，相信你已经掌握了在HuggingFace生态中使用Donut的核心方法。赶快动手实践，体验无OCR文档理解的魅力吧！✨
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
