Allgemeine Einführung
OmniParse ist eine leistungsstarke Plattform zum Parsen und Optimieren von Daten, mit der unstrukturierte Daten in strukturierte, verwertbare Daten umgewandelt werden können, die für GenAI-Frameworks (Generative Artificial Intelligence) optimiert sind. Ob Sie mit Dokumenten, Tabellen, Bildern, Videos, Audiodateien oder Webinhalten arbeiten, OmniParse macht Ihre Daten sauber, strukturiert und bereit für KI-Anwendungen wie RAG (Retrieval Augmented Generation) und Feinabstimmung.
- Open-Source-Demo-Adresse: https://colab.research.google.com/github/adithya-s-k/omniparse/blob/main/examples/OmniParse_GoogleColab.ipynb
Funktionsliste
- Vollständig lokalisiert, keine externe API erforderlich
- Für T4-GPUs
- Unterstützt etwa 20 Dateitypen
- Konvertierung von Dokumenten, Multimedia und Webseiten in hochwertiges strukturiertes Markdown
- Tabellenextraktion, Bildextraktion/Untertitelung, Audio-/Videotranskription, Webcrawling
- Einfache Bereitstellung mit Docker und Skypilot
- Freundliche Colab-Umgebung
- Interaktive Benutzeroberfläche mit Gradio
Hilfe verwenden
Einbauverfahren
- Klon-Lager::
git clone https://github.com/adithya-s-k/omniparse cd omniparse - Erstellen einer virtuellen Umgebung::
conda create -n omniparse-venv python=3.10 conda activate omniparse-venv - Installation von Abhängigkeiten::
poetry install # 或者 pip install -e . # 或者 pip install -r pyproject.toml
Docker verwenden
- Abrufen von OmniParse API-Images von Docker Hub::
docker pull savatar101/omniparse:0.1 - Starten Sie den Docker-Container und geben Sie Port 8000 frei.::
# 如果使用GPU docker run --gpus all -p 8000:8000 savatar101/omniparse:0.1 # 否则 docker run -p 8000:8000 savatar101/omniparse:0.1
Operationsserver
- Starten Sie den Server::
python server.py --host 0.0.0.0 --port 8000 --documents --media --web--documentsLaden aller Modelle, die beim Parsen und Einlesen von Dokumenten helfen (z. B. die Surya OCR-Modellfamilie und Florence-2).--mediaLaden Sie Whisper-Modelle, um Audio- und Videodateien zu transkribieren.--webEinrichten des Selenium-Crawlers.
Unterstützte Datentypen
- (Computer-)Datei::
.doc,.docx,.pdf,.ppt,.pptx - Bildmaterial::
.png,.jpg,.jpeg,.tiff,.bmp,.heic - Video::
.mp4,.mkv,.avi,.mov - Tonfrequenz::
.mp3,.wav,.aac - Web-Seite: dynamische Webseiten.
http://.com
Anwendungsbeispiel
- Dokumentenauflösung::
python server.py --host 0.0.0.0 --port 8000 --documentsDadurch werden alle Modelle für das Parsen von Dokumenten geladen, die bereit sind, Daten des Dokumenttyps zu verarbeiten.
- Multimedia-Parsing::
python server.py --host 0.0.0.0 --port 8000 --mediaDadurch wird das Whisper-Modell geladen und ist bereit, Audio- und Videodateien zu verarbeiten.
- Web-Crawler::
python server.py --host 0.0.0.0 --port 8000 --webDadurch wird der Selenium-Crawler eingerichtet und ist bereit, Webinhalte zu verarbeiten.
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