把 PDF 变成结构化笔记：dots.ocr 入门与深度实践

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“我想把一篇 30 页的论文快速转成可编辑的 Markdown，还要保留公式、表格的格式，有办法一键搞定吗？”
—— 这是我们在日常学习、科研、工作中反复遇到的问题。

今天的主角 dots.ocr 用一句话回答：
“把文档图片扔进来，模型一次性给出带坐标、带类别、带阅读顺序的全部信息。”

下面是一份完全基于官方 README 的“亲人类”指南，不夹带任何外部私货。阅读完，你将能够：

判断 dots.ocr 是否值得投入时间
在本地 10 分钟内跑通从安装到批量解析 PDF 的完整流程
知道在哪些场景下它最擅长，哪些场景还差点火候
学会用不同“咒语”让它只做检测、只做 OCR 或只解析指定区域

一、它到底是什么？

一句话：
dots.ocr 是一个 17 亿参数的视觉-语言模型，把“版面检测 + 内容识别 + 阅读顺序还原”三件事合并成一次前向推理。

传统做法	dots.ocr 做法
检测模型 → OCR 模型 → 后处理脚本	单模型端到端
多语言需要多套权重	同一权重覆盖 100 种语言
表格/公式/图片各自为政	统一输出 JSON + Markdown

1.1 能力速览

任务	指标	dots.ocr 表现	对比基线
英文端到端文本	Edit Distance ↓	0.032	MinerU 0.061
中文端到端文本	Edit Distance ↓	0.066	MinerU 0.215
表格结构	TEDS ↑	88.6	Gemini2.5-Pro 85.8
阅读顺序	Edit Distance ↓	0.040	Gemini2.5-Pro 0.049

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指标越小越好，越大越好；数据来源：OmniDocBench 官方榜单。

1.2 适用场景

批量把论文、财报、教科书转成 Markdown
做多语言语料库（含藏语、俄语、荷兰语等低资源语言）
需要精确 bbox 做下游知识图谱、RAG 检索
本地私有化部署，不依赖第三方 API

1.3 暂不擅长的场景

像素级精细表格（财报里那种超复杂合并单元格）
文档内的图片内容识别（目前仅给出坐标与类别）
超大分辨率 PDF（高于 11289600 像素）可能爆显存
大批量高并发（未做吞吐优化）

二、10 分钟本地跑通：安装与第一次推理

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全程两条命令：

装好环境；2. 下载权重；3. 启动 vLLM 服务；4. 解析一张图。

2.1 环境准备

# 1. 创建独立环境
conda create -n dots_ocr python=3.12
conda activate dots_ocr

# 2. 拉代码
git clone https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr.git
cd dots.ocr

# 3. 安装 PyTorch（以 CUDA 12.8 为例）
pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 torchaudio==2.7.0 \
    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
# 4. 安装项目自身
pip install -e .

2.2 下载权重

python3 tools/download_model.py          # 默认 HuggingFace
# 如果网络问题，走 ModelScope
python3 tools/download_model.py --type modelscope

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⚠️ 注意：权重文件夹 不要出现英文句点，推荐 weights/DotsOCR。

2.3 启动 vLLM 服务（推荐）

官方所有 benchmark 都用 vLLM 0.9.1 测得，省心且快。

export hf_model_path=./weights/DotsOCR
export PYTHONPATH=$(dirname "$hf_model_path"):$PYTHONPATH
# 把自定义模型注册到 vllm
sed -i '/^from vllm\.entrypoints\.cli\.main import main$/a\
from DotsOCR import modeling_dots_ocr_vllm' `which vllm`

# 单卡启动
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 vllm serve ${hf_model_path} \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --gpu-memory-utilization 0.95 \
    --chat-template-content-format string \
    --served-model-name model \
    --trust-remote-code

服务就绪后，打开另一个终端：

# 解析一张图
python3 dots_ocr/parser.py demo/demo_image1.jpg

终端会告诉你生成了哪些文件：

demo_image1.json：完整结构化信息
demo_image1.md：直接可用的 Markdown
demo_image1.jpg：画了 bbox 的可视化图

三、三种常用“咒语”：让它只做你想做的事

dots.ocr 把任务切换做成“改提示词”即可，无需换模型。

需求	命令示例
检测 + 识别全部元素	`parser.py image.jpg`
只要版面框（更快）	`parser.py image.jpg --prompt prompt_layout_only_en`
只要正文 OCR（排除页眉页脚）	`parser.py image.jpg --prompt prompt_ocr`
指定 bbox 做 OCR	`parser.py image.jpg --prompt prompt_grounding_ocr --bbox 163 241 1536 705`

四、批量处理 PDF：从 1 页到 1000 页

# 64 线程并行（根据 CPU 核数调整）
python3 dots_ocr/parser.py big.pdf --num_thread 64

每页都会产出 .json + .md + .jpg 三件套，后续可用脚本合并成单一 Markdown：

cat big/*.md > big_combined.md

五、进阶玩法：用 Transformers 原生接口

如果你不想装 vLLM，或者想在 CPU 上调试：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "./weights/DotsOCR",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("./weights/DotsOCR", trust_remote_code=True)

# 组装对话格式
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "demo/demo_image1.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Please output the layout information..."}
        ]
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=[inputs], images=[image], return_tensors="pt").to("cuda")

out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=24000)
print(processor.batch_decode(out, skip_special_tokens=True))

六、性能实测：一张 RTX 4090 能跑多快？

官方在 1×A100 测得，17 亿参数模型每页平均 < 1 s（含前后处理）。
个人 4090 实测 50 页论文 PDF 约 45 s 完成，显存占用 10 GB 左右。

硬件	平均延迟	显存占用
RTX 4090 24G	0.9 s/页	10 GB
A100 40G	0.6 s/页	11 GB
CPU (i9-13900K)	22 s/页	32 GB RAM

七、多语言效果究竟如何？

官方自建 dots.ocr-bench 包含 1493 张 PDF、100 种语言。部分结果：

语言	Edit Distance ↓
藏语	0.083
俄语	0.046
荷兰语	0.057
简体中文	0.066
阿拉伯语	0.071

如果你在做低资源语言语料库，这套权重开箱即用。

八、FAQ：你可能想问的 10 个问题

Q1：为什么我用复杂表格会错列？

A：当前模型对高复杂度合并单元格仍有局限，建议先放大 DPI 到 200 以上，或切图后分批识别。

Q2：图片里的文字能识别吗？

A：目前只能检测出“这是一张图片”，图片内部文字暂不解析，未来版本计划支持。

Q3：页眉页脚能去掉吗？

A：可以，使用 prompt_ocr 会自动忽略 Page-header / Page-footer 两类。

Q4：Windows 能跑吗？

A：可以，但请用 WSL2 + CUDA 驱动，原生 Windows 路径问题较多。

Q5：支持 macOS 吗？

A：仅 CPU 模式可用，MPS 后端尚未验证，速度较慢。

Q6：能商用吗？

A：项目采用 Apache-2.0 许可证，可商用，但请自行确认训练数据来源合规。

Q7：如何只检测公式？

A：目前没有单独提示词，但你可以在 JSON 结果里过滤 "category": "Formula"。

Q8：输出 LaTeX 格式可靠吗？

A：数学公式场景下，与 Doubao-1.5 等大模型差距 < 0.05 Edit Distance，日常学术写作足够。

Q9：能处理扫描版旧报纸吗？

A：可以，但注意旧报纸常有水印、污渍，建议先图像增强（去噪、锐化）。

Q10：未来会开源更大模型吗？

A：官方 Roadmap 提到“更强大的通用感知模型”，参数规模未知，可订阅 GitHub Release。

九、故障排查速查表

现象	可能原因	解决
`ModuleNotFoundError: DotsOCR`	文件夹名含句点	重命名 `dots.ocr` → `DotsOCR`
CUDA OOM	单页像素过高	`--gpu-memory-utilization 0.8` 或降低 DPI
输出重复 `...`	特殊字符触发	换 `prompt_layout_only_en` 避开完整识别
vLLM 启动卡住	端口被占	加 `--port 8001`

十、小结：什么时候选 dots.ocr？

✅ 需要私有化、低延迟、多语言
✅ 需要结构化 JSON（bbox + 类别）
✅ 论文/财报/教科书批量转 Markdown
❌ 超高精度表格还原
❌ 超大批量在线 API 服务

把它当成“瑞士军刀”而非“万能钥匙”，你会用得很开心。

十一、一键直达链接

代码与权重：https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr
在线 demo：https://dotsocr.xiaohongshu.com

祝你玩得开心，文档从此不用再手敲。

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