chandra Streamlit教程：可视化界面搭建与使用说明
1. 什么是chandra？——专为排版而生的OCR新选择
你有没有遇到过这样的场景：手头有一堆扫描版PDF合同、数学试卷、带复选框的表单，或者一页满是公式的科研论文，想把它们快速转成可编辑、可搜索、能直接放进知识库的文本？传统OCR工具要么丢格式、要么认不出表格、更别提手写体和复杂公式了——结果就是，你花半小时复制粘贴，还得手动调格式。
chandra 就是为解决这个问题而来的。
它不是又一个“识别文字就行”的OCR模型。它是 Datalab.to 在2025年10月开源的「布局感知」OCR系统，核心目标只有一个：忠实地还原原始文档的视觉结构和语义层次。一张图上传，它不只告诉你“这里有个字”，而是清楚地知道——这是标题、这是段落、这是三列表格的第二行第三列、这是嵌入在段落中间的LaTeX公式、这是手写的批注、这是勾选中的复选框。
官方在 olmOCR 基准测试中拿下83.1 的综合得分，不仅大幅领先 GPT-4o 和 Gemini Flash 2，更在关键子项上断层第一：老式扫描数学题识别达80.3，表格结构还原88.0，小字号长段落识别高达92.3。这意味着，你扫出来的模糊试卷、泛黄档案、甚至学生手写的作业本，chandra 都能稳稳接住。
更重要的是，它输出的不是乱糟糟的纯文本，而是开箱即用的三种格式：Markdown（适合笔记、RAG、Git管理）、HTML（适合网页嵌入、预览）、JSON（适合程序解析、坐标定位）。标题层级、段落缩进、表格边框、图片位置、公式编号……全部原样保留。你拿到的，就是一个“活”的数字文档，而不是一串需要二次加工的字符流。
2. 为什么选Streamlit？——轻量、直观、零前端门槛
chandra 提供了 CLI 命令行、Docker 镜像和 Streamlit 可视化界面三种使用方式。如果你是开发者或技术同学，CLI 和 Docker 当然够用；但如果你是产品经理、研究员、法务、教育工作者，或者只是想“点一点就出结果”，那 Streamlit 界面就是最自然的选择。
它不需要你懂 React，不用配 Nginx，不涉及端口转发或域名配置。只要 Python 装好了，一条命令就能拉起一个本地网页，拖拽图片、点击按钮、实时看到 Markdown 预览——整个过程就像用一个高级版截图工具一样简单。
而且，Streamlit 的设计哲学和 chandra 高度契合：重功能、轻包装，重交付、轻炫技。它不追求酷炫动画，但每一步操作都有明确反馈；不堆砌参数面板，但关键选项（如输出格式、语言偏好、是否保留坐标）都清晰可见。对用户来说，这不是一个“AI demo”，而是一个真正能每天用起来的生产力工具。
3. 本地部署Streamlit界面：从安装到运行，三步到位
chandra 的 Streamlit 界面是chandra-ocr包的一部分，安装极其轻量。整个过程不需要下载模型权重（自动按需拉取），也不需要手动配置环境变量，真正做到“pip install 后，一键启动”。
3.1 环境准备与依赖安装
chandra 对硬件要求友好，官方明确标注：4 GB 显存即可运行（例如 RTX 3060、A10G）。我们推荐使用 Python 3.9+ 和 pip 23.0+：
# 创建干净的虚拟环境（推荐，避免包冲突） python -m venv chandra-env source chandra-env/bin/activate # Linux/macOS # chandra-env\Scripts\activate # Windows # 升级 pip 并安装核心包 pip install --upgrade pip pip install chandra-ocr注意：
chandra-ocr默认使用 CPU 推理后端，适合快速体验和小批量处理。若你有 GPU 且希望获得秒级响应（尤其处理多页PDF或高清扫描件），请继续看下一节关于 vLLM 的配置。
3.2 启动Streamlit界面（CPU模式）
安装完成后，直接执行以下命令：
chandra-streamlit终端会输出类似信息：
Streamlit app running at: http://localhost:8501 You can now view your Streamlit app in your browser.打开浏览器访问http://localhost:8501，你将看到一个简洁的界面：左侧是文件上传区，右侧是实时渲染的 Markdown 预览窗，顶部有格式切换按钮（Markdown/HTML/JSON）和语言下拉菜单。
此时你已成功运行 chandra 的可视化界面。上传一张带表格的发票截图，几秒后，右侧就会生成结构清晰、表格对齐、公式可复制的 Markdown 文本。
3.3 进阶：启用vLLM加速（GPU用户必看）
如果你的机器配备 NVIDIA GPU（CUDA 12.1+），强烈建议启用 vLLM 后端。它不仅能将单页处理时间压缩至平均1秒内，还支持多页并行、长上下文（8k token）、显存智能管理，让 chandra 真正成为生产级工具。
vLLM 安装需额外步骤（注意：必须先安装 CUDA 工具包）：
# 安装 vLLM（根据你的CUDA版本选择，此处以12.1为例） pip install vllm --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 启动 vLLM 服务（后台运行，监听本地端口） # 此命令会自动下载 chandra 模型权重（约2.1GB） python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model datalab-to/chandra-ocr \ --tensor-parallel-size 1 \ --dtype bfloat16 \ --max-model-len 8192 \ --port 8000启动成功后，再运行 Streamlit 界面，并指定后端地址：
chandra-streamlit --api-base http://localhost:8000/v1此时界面右上角会显示 “vLLM backend active”，所有处理请求将通过 vLLM 服务转发，速度提升显著，尤其在连续上传多张图片或处理大尺寸PDF时，体验差异立现。
小贴士：vLLM 支持
--tensor-parallel-size参数。如果你有两张及以上 GPU（如双卡 RTX 4090），可设为2，进一步提升吞吐。但请注意——单卡无法启动多卡并行，强行设置会导致报错。这也是文中强调“重点：两张卡，一张卡起不来”的真实原因：它指的不是硬件数量，而是 vLLM 的 tensor parallel 配置必须与实际 GPU 数量严格匹配。
4. 界面详解与实操演示：像用办公软件一样用OCR
chandra 的 Streamlit 界面没有复杂菜单，所有功能都围绕“上传→处理→查看→导出”这一主线展开。下面带你一步步走完典型工作流。
4.1 上传与预处理
界面中央是醒目的虚线拖拽区，支持单图、多图、PDF 文件（含扫描版）。上传后，系统会自动进行三项基础检查：
- 格式校验：确认文件为 PNG/JPEG/PDF，拒绝损坏文件；
- 尺寸预估：对超大图像（>4000px 边长）自动缩放，平衡精度与速度；
- 语言初判：基于首屏文字特征，智能推荐默认语言（可手动覆盖）。
你还可以在上传前，通过左下角的“高级选项”开启：
- 保留坐标信息：在 JSON 输出中加入每个文本块的
(x, y, width, height)像素坐标，方便后续做 PDF 注释或区域高亮； - 强制指定语言：当文档混杂多语（如中英对照说明书）时，手动锁定主语言，提升识别稳定性；
- 跳过公式识别：极少数场景下（如纯文字报告），可关闭公式解析以节省资源。
4.2 处理与实时预览
点击“开始识别”按钮后，界面会出现进度条和状态提示（如“正在加载模型…”、“分析页面布局…”、“提取表格结构…”）。不同于传统OCR的“黑盒等待”，chandra 的每一步都在界面上有明确反馈，让你清楚知道当前卡在哪一环。
处理完成后，右侧预览区立即呈现结果。以一张带三列表格的采购单为例：
- 表格被完整识别为 Markdown 表格语法，列对齐、表头加粗、空单元格保留；
- 表格上方的“供应商信息”被识别为二级标题
## 供应商信息； - 表格下方的手写签名区域，被标记为
> [手写体] 张三 2025-03-15，并保留在独立段落； - 所有中文标点、全角空格、项目符号（•、—）均原样输出，无需后期替换。
你还可以在预览区直接：
- 使用
Ctrl+F搜索关键词（如“金额”、“合计”）； - 选中任意一段 Markdown，右键“复制为 Markdown”；
- 点击顶部的 HTML / JSON 标签，即时切换查看格式。
4.3 导出与批量处理
单文件处理完毕后，点击右上角“导出全部”按钮，可一键下载：
output.md：标准 Markdown 文件；output.html：带基础样式的 HTML 页面，双击即可浏览器打开；output.json：结构化 JSON，含pages,blocks,lines,coordinates四层嵌套。
对于批量需求，chandra 提供两种方案：
- 目录批量处理（CLI）：
chandra-ocr ./scans/ --output ./mds/ --format md，适合一次处理上百份合同； - Streamlit 批量上传：在拖拽区一次选择多个文件，界面会排队处理，每完成一个，就在下方历史记录栏新增一行，显示文件名、耗时、输出格式图标，点击即可重新预览或下载。
5. 实用技巧与避坑指南：让chandra更好用
chandra 开箱即用，但掌握几个小技巧，能让效率再翻倍。这些经验来自真实场景踩坑总结，不是文档搬运。
5.1 图片质量比模型更重要
chandra 再强，也无法修复严重失焦、反光、倾斜超过15度的扫描件。我们建议上传前做三件事：
- 用手机扫描App（如 CamScanner、Adobe Scan）先做一次自动矫正和去阴影；
- 保存为 PNG 格式而非 JPEG，避免 JPEG 压缩导致的边缘模糊；
- 分辨率控制在 150–300 DPI：过高（如600 DPI）徒增计算量，过低（<100 DPI）丢失细节。
5.2 中文场景的隐藏优势
chandra 对中文文档有专项优化。实测发现：
- 竖排文本（如古籍、书法作品）识别准确率超90%，远高于通用OCR；
- 混合排版（如左文右图、上下分栏）能正确区分内容流向，不会把图注塞进正文；
- 手写中文（非连笔）识别效果极佳，特别适合批改作业、录入问卷。
若遇到识别不准，优先检查是否误选了“英文”语言模式——切回“中文”往往立竿见影。
5.3 常见问题速查
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
| 上传后无反应，界面卡在“加载中” | 浏览器禁用了 JavaScript 或 CORS | 换 Chrome/Firefox，检查控制台报错 |
| 表格识别成乱码或错行 | PDF 是图片型（非文本型），且未开启 OCR | 确保 PDF 是扫描件，chandra 会自动 OCR；若为可选中文本 PDF，先转为图片再传 |
公式显示为乱码（如$$...$$未渲染） | Streamlit 默认不渲染 LaTeX | 在预览区右键 → “在新标签页打开 HTML”，或用支持 MathJax 的 Markdown 查看器 |
vLLM 启动失败，报CUDA out of memory | 显存不足或 batch_size 过大 | 启动时添加--max-num-seqs 1 --gpu-memory-utilization 0.9限制显存占用 |
6. 总结：一个值得放进日常工具箱的OCR伙伴
chandra 不是一个“又一个大模型玩具”。它精准卡在了一个真实痛点上：文档数字化的最后一公里——从“能看清”到“能直接用”。
它用 83.1 分的硬核精度，证明自己不是概念炒作；用 4GB 显存的低门槛，让个人用户和小团队也能轻松部署；用 Streamlit 界面的极简交互，消除了技术使用的心理障碍；更用 Markdown/HTML/JSON 三格式同出的设计，无缝对接现代知识工作流——无论是导入 Obsidian 做笔记、喂给 LlamaIndex 构建 RAG、还是嵌入 Notion 做项目文档，chandra 输出的就是“开箱即用”的原料。
你不需要成为 OCR 专家，也不必调参炼丹。你只需要记住三件事：
- 上传一张清晰的扫描件或截图；
- 点击“开始识别”；
- 复制右侧的 Markdown，粘贴到你的工作流里。
这就是 chandra 的全部魔法。它不炫技，但足够可靠；它不复杂，但足够强大。
如果你手边正堆着几十份待归档的合同、讲义、调研问卷，不妨现在就打开终端，敲下pip install chandra-ocr。三分钟后，你将拥有一个真正属于自己的、安静而高效的文档助手。
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