MonkeyOCRv2

专为文档打造的视觉骨干,让 OCR 与版面理解更准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 144 👀 关注 14
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GitHub 星标 ★ 1661
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

MonkeyOCRv2 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队Yuliang-Liu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
GitHub 星标★ 1661
上线时间2026-07-10 00:00:00
代码更新2026-09-15
仓库体积156.5 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-19
浏览次数1

项目介绍

MonkeyOCRv2 是一个面向文档理解场景的原生视觉编码器(Vision Encoder),定位为文档专用视觉骨干网络。传统 OCR 或文档 AI 方案通常直接复用自然图像预训练模型(如 CLIP、ViT),但这类模型对密集文本、表格、公式、版面结构等文档特征并不敏感,导致下游识别与理解效果受限。MonkeyOCRv2 从骨干层面针对文档图像重新设计,让视觉编码器在预训练阶段就学习文档的版面、文字排布与结构信息,从而为 OCR、版面分析、文档问答等任务提供更契合的特征表示。项目以 Python 实现,提供可复用的视觉 Backbone,方便研究者接入现有文档 AI 流水线。作为成长中项目,它强调“Document-Native”理念,即视觉编码器应原生理解文档而非迁移自通用图像模型,适合需要高质量文档特征的研究与工程场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-19 · 当前星标 ★ 1661

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。

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • Conda(用于创建 Python 3.11 环境)
  • Python 3.11
  • NVIDIA GPU 与匹配的 CUDA 环境(DFlash 加速需 CUDA 12.9 及以上)
  • 需分别创建 Parsing / Understanding 等不同环境,按任务选择安装方式
  • flash-attn 需编译安装,耗时较长

安装与启动步骤

  1. 1创建 Python 环境

    用 conda 新建 Python 3.11 环境,README 中视觉编码器环境名为 MonkeyOCRv2。

    conda create -n MonkeyOCRv2 python=3.11
  2. 2激活环境

    激活刚创建的环境,后续 pip 安装都需在该环境内执行。

    conda activate MonkeyOCRv2
  3. 3安装 PyTorch

    按官方索引安装指定版本 torch、torchvision、torchaudio(cu126 轮子)。

    pip install torch==2.8.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
  4. 4安装基础依赖

    安装 README 指定的 transformers、accelerate、qwen_vl_utils 三个库。

    pip install transformers==4.57.1
    pip install accelerate==1.11.0
    pip install qwen_vl_utils==0.0.14
  5. 5安装 flash-attn

    使用 --no-build-isolation 安装 flash-attn 2.8.3,编译过程较慢需耐心等待。

    pip install flash-attn==2.8.3 --no-build-isolation
  6. 6安装 vLLM(Parsing)

    MonkeyOCRv2-Parsing 用 vLLM 加速推理,需新建环境并执行 requirements。

    conda create -n MonkeyOCRv2Parsing python=3.11
    conda activate MonkeyOCRv2Parsing
    pip install uv
    uv pip install vllm --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/0.25.1/cu129 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    pip install -r parsing/requirements.txt
  7. 7无CUDA12.9的替代装法

    系统不支持 CUDA 12.9 时改装 vLLM 0.11.2,可正常推理但没有 DFlash 加速。

    uv pip install vllm==0.11.2 --torch-backend=auto -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  8. 8安装Understanding环境

    Understanding 场景可新建独立环境,用 vLLM 0.11.2 快速推理。

    conda create -n MonkeyOCRv2Und python=3.11
    conda activate MonkeyOCRv2Und
    pip install uv
    uv pip install vllm==0.11.2 --torch-backend=auto -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

关键配置

配置项必填说明示例
trust_remote_code是加载远程自定义代码所需开关,加载内容见 docs/trust_remote_code.mdTrue

如何确认成功

README 未给出启动验证命令;安装过程无报错、pip show transformers 显示 4.57.1 即视为环境就绪。

常见问题

Q:DFlash 加速对环境和 vLLM 版本有什么要求?

A:需使用 vLLM 0.25.1,并依赖 CUDA 12.9 或更高版本,可获得最高约 2 倍推理加速。

Q:系统不支持 CUDA 12.9 怎么办?

A:可改装 vLLM 0.11.2(不带 DFlash 支持),推理仍可正常运行,只是没有 DFlash 加速。

Q:能在 CPU 上跑 MonkeyOCRv2-Parsing 吗?

A:可以,项目已支持 CPU 运行 Parsing,具体步骤见仓库 docs/cpu_support.md。

Q:只想用 transformers 而不是 vLLM 怎么装?

A:按 MonkeyOCRv2 视觉编码器的安装部分(torch + transformers + accelerate + qwen_vl_utils + flash-attn)安装,可与论文性能对齐。

注意事项

  • README 中有多个 Install 小节,分别对应 Parsing 与 Understanding 等不同任务,请按需选择,不要混装到同一环境。
  • README 未提供推理、训练或评测的具体运行命令,实际调用方式需查看仓库中各任务章节与文档。
  • 识别、检测、重叠文本分割、公式识别等任务的训练与评测说明见 README 对应章节,本教程未涉及。
  • 命令中使用的是 README 给定的固定版本号与官方索引地址,替换版本可能导致依赖冲突。

核心亮点

  • 针对文档版面、密集文本与结构重新设计视觉骨干,而非直接套用自然图像预训练模型
  • 以 Python 实现,可作为可复用 Backbone 接入现有 OCR/文档理解流水线
  • 提出 Document-Native 理念,为文档视觉编码提供区别于通用 ViT 的技术路线

不足之处

  • 项目处于成长阶段,生态与下游适配案例相对有限
  • 文档与社区规模待观察,长期维护与版本迭代情况尚不明确

适用场景

  • 文档 OCR 与文字识别系统的视觉特征提取
  • 版面分析、表格与公式等结构化文档理解任务
  • 文档问答、检索增强等需要文档视觉表示的 AI 应用

替代项目

PaddleOCR、Donut、LayoutLMv3

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