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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-22 · 当前星标 ★ 871
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.9+
- 一个 gguf 格式模型
安装与启动步骤
-
1准备模型
它是把权重直接写进 PDF 的思路，需要一个 gguf 模型文件。
mkdir -p models && ls models -
2装依赖
Python 侧依赖不多，注意本机要有字体。
git clone https://github.com/evanzhoudev/llm.pdf.git cd llm.pdf && pip install -r requirements.txt -
3生成 PDF
指定模型路径与输出文件名即可。
python3 generatePDF.py --model "models/your-model.gguf" --output "out.pdf" -
4打开检查
用阅读器确认文字可选中、字体未丢。
open out.pdf # Linux 用 xdg-open
如何确认成功
生成的 PDF 能打开且文字可复制。
注意事项
- 模型越大生成越慢，先用小模型验证流程。
- 中文字体缺失会出方块，装 Noto CJK 再试。
核心亮点
- 把模型和推理逻辑打包进单个 PDF，分发和打开门槛极低
- 用 PDF 内嵌 JavaScript 实现推理，思路新颖，有演示和教学价值
- 纯 Python 工具链生成，代码可读，方便二次改造和实验
不足之处
- 依赖 PDF 阅读器的 JavaScript 沙箱，兼容性和性能都不稳定
- 只能跑极小模型，实际对话质量和速度有限，难以生产使用
适用场景
- 技术分享会上演示「模型即文档」的新奇概念
- 教学场景中展示 LLM 推理与文件格式结合的思路
- 极客做玩具项目，把小型模型塞进 PDF 发给朋友体验
替代项目
llama.cpp、mlc-llm
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