Donut Gradio演示搭建：快速构建交互式文档理解Web应用-优快云博客

Donut Gradio演示搭建：快速构建交互式文档理解Web应用

想要快速体验先进的文档理解Transformer技术吗？Donut项目提供了一个简单易用的Gradio演示系统，让你能够在几分钟内搭建起一个功能强大的交互式文档理解Web应用！🚀

Donut（Document Understanding Transformer）是一个革命性的端到端Transformer模型，专门用于视觉文档理解任务。与传统方法不同，它不需要依赖外部的OCR引擎，却能在文档分类、信息提取和文档问答等任务上达到最先进的性能表现。

首先克隆项目仓库并安装依赖：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donut
cd donut/
pip install donut-python gradio

项目的Gradio演示核心位于app.py文件中。这个文件包含了完整的Web界面逻辑：

使用以下命令快速启动Donut演示：

python app.py --task docvqa --pretrained_path "naver-clova-ix/donut-base-finetuned-docvqa"

Donut在CORD收据数据集上表现出色，能够准确提取：

基于RVL-CDIP数据集，Donut可以自动分类多种文档类型：

DocVQA任务支持对文档图片提出自然语言问题，模型会给出准确的答案。

如果你有自己的训练模型，可以指定本地路径：

python app.py --task cord --pretrained_path "./result/train_cord/test_experiment"

Donut通过SynthDoG合成文档生成器，支持多种语言的文档理解：

当使用GPU时，Donut会自动启用半精度推理，显著提升处理速度：

if torch.cuda.is_available():
    pretrained_model.half()
    device = torch.device("cuda")
    pretrained_model.to(device)

Donut的文档理解能力可以应用于：

如果在环境配置中遇到问题，可以参考项目提供的Colab演示版本，这些演示已经过测试确保能够正常运行。

通过这个简单的Gradio演示搭建指南，你可以快速体验到Donut文档理解Transformer的强大功能。无论是用于技术演示、产品原型还是实际应用，这个交互式Web应用都能为你提供便捷的文档理解解决方案！🎯

记住，Donut的核心优势在于其OCR-free的特性，这意味着它不需要复杂的OCR预处理步骤，直接端到端地完成文档理解任务，大大简化了部署流程。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考