Skip to content

Latest commit

 

History

History
80 lines (52 loc) · 3.07 KB

README.md

File metadata and controls

80 lines (52 loc) · 3.07 KB
Raw

PDF Title Extractor

PDF Title Extractor - это инструмент, который позволяет извлекать заголовки из PDF документов. Проект использует технологии NVIDIA для ускоренной обработки данных с помощью GPU.

Начало работы

Эти инструкции помогут вам запустить проект на вашем локальном компьютере.

Предварительные требования

Перед тем, как начать, убедитесь, что у вас установлены следующие компоненты:

  • Docker
  • GPU от NVIDIA

Установка

  1. Добавьте GPG ключ и репозиторий NVIDIA контейнеров:

    curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

  2. Активируйте экспериментальные репозитории:

    sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

  3. Обновите список пакетов:

    sudo apt-get update

  4. Установите NVIDIA Container Toolkit:

    sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

  5. Постройте Docker образ:

    docker build -t project .

  6. Запустите контейнер с использованием GPU:

    docker run --gpus all -p 8000:8000 project

Использование

После запуска контейнера, сервис будет доступен по адресу http://localhost:8000. Вы можете отправить PDF файл на этот адрес, чтобы получить заголовок документа.

Тестирование API

Для тестирования API вы можете использовать следующую команду curl:

curl -X POST http://ip:8000/parse -H 'Content-Type: multipart/form-data' -F '[email protected]'

Эта команда отправляет PDF файл sa.pdf на сервер для извлечения заголовка.

Требования к оборудованию

Проект был протестирован на следующей конфигурации оборудования:

Видеокарта: Tesla A100 с 80 гигабайтами видеопамяти Оперативная память: 64 гигабайта Процессор: 16 ядер Для работы модели необходимо:

Более 50 гигабайт видеопамяти Архитектура GPU: Ampere