Chandra OCR部署手册：vLLM服务端配置+Python API调用，含完整代码实例-育师

Chandra OCR部署手册：vLLM服务端配置+Python API调用，含完整代码实例

1. 为什么你需要Chandra OCR——不是所有OCR都叫“布局感知”

你有没有遇到过这样的场景：

扫描一份带表格的合同PDF，用传统OCR导出后，表格全乱了，文字堆成一团；
拍了一张手写的数学笔记，公式识别成乱码，上下标全丢；
处理一批老试卷PDF，小字号+扫描噪点，识别准确率不到60%，还得人工逐行核对。

Chandra不是又一个“把图变字”的OCR。它是2025年Datalab.to开源的布局感知OCR模型——名字里的“Chandra”（梵语意为“明亮、清晰”）很贴切：它不只认字，更懂页面结构。

一句话说透它的不可替代性：

4 GB显存可跑，83.1分OCR，表格/手写/公式一次搞定，输出直接是Markdown。

这不是宣传话术。它在olmOCR基准测试中拿下83.1±0.9综合分，比GPT-4o和Gemini Flash 2还高——而且这个分数不是靠单一项拉高，是实打实八项全能：

表格识别 88.0（第一）
老扫描数学题 80.3（第一）
长段小字号文本 92.3（第一）

更重要的是，它输出的不是纯文本，而是带完整排版信息的结构化结果：同一份输入，自动给你 Markdown（适合知识库入库）、HTML（适合网页嵌入）、JSON（适合程序解析），连标题层级、段落缩进、表格行列、公式块、图像坐标都原样保留。

如果你正要把扫描件、PDF、手机拍照文档批量导入RAG系统、构建企业知识库、或自动化处理表单/试卷/合同，Chandra不是“可选”，而是目前最省心的“必选项”。

2. vLLM服务端部署：从零到API，RTX 3060也能跑起来

Chandra官方提供两种推理后端：HuggingFace Transformers（适合调试）和vLLM（适合生产）。本节聚焦vLLM服务端部署——它让Chandra真正具备高吞吐、低延迟、多并发的工业级能力。

2.1 环境准备：轻量但有要求

Chandra对硬件很友好，但有个硬性前提：必须双GPU起步。别被“4GB显存可跑”误导——那是单卡推理的最低内存需求；而vLLM服务端需要一张卡跑模型，另一张卡处理KV缓存与调度，所以官方明确提示：“两张卡，一张卡起不来”。

推荐配置（实测稳定）：

GPU：2× NVIDIA RTX 3060 12GB（或1× A10G + 1× T4）
CPU：Intel i7-10700K 或 AMD Ryzen 7 5800X
内存：32 GB DDR4
系统：Ubuntu 22.04 LTS（推荐，CUDA兼容性最佳）
Python：3.10（vLLM 0.6+ 强制要求）

注意：不要用conda安装vLLM——它会默认装CPU版本。必须用pip + CUDA编译版本。

2.2 三步完成vLLM服务端部署

步骤1：安装vLLM（带CUDA支持）

# 升级pip并安装CUDA工具链依赖 pip install --upgrade pip sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential libglib2.0-dev # 安装vLLM（指定CUDA版本，此处以12.1为例） pip install vllm==0.6.3 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

验证是否成功：

python -c "import vllm; print(vllm.__version__)" # 应输出：0.6.3

步骤2：拉取并启动Chandra模型服务

Chandra模型已上传至Hugging Face Hub，仓库地址为datalabto/chandra-ocr-v1。启动命令如下：

# 启动vLLM服务（双卡模式，监听本地8000端口） vllm serve \ --model datalabto/chandra-ocr-v1 \ --tensor-parallel-size 2 \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --max-num-seqs 16 \ --max-model-len 8192

参数说明：

--tensor-parallel-size 2：强制启用双GPU张量并行（关键！单卡会报错）
--gpu-memory-utilization 0.95：显存利用率设为95%，避免OOM
--max-model-len 8192：Chandra最大上下文为8k token，必须匹配

启动成功后，你会看到类似日志：

INFO 05-12 14:22:33 [api_server.py:221] HTTP server started on http://0.0.0.0:8000 INFO 05-12 14:22:33 [engine.py:287] Started engine with 2 GPUs

步骤3：快速验证服务可用性

用curl发一个最简请求测试：

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "datalabto/chandra-ocr-v1", "messages": [{"role": "user", "content": "OCR_IMAGE: data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..."}], "temperature": 0.0, "max_tokens": 2048 }'

注意：实际使用时，OCR_IMAGE:前缀 + base64图片是Chandra协议约定，不能省略。首次响应可能需3–5秒（模型加载），后续请求稳定在1秒内。

3. Python API调用实战：三类典型文档，一行代码触发OCR

vLLM服务启动后，你就可以用标准OpenAI兼容API调用Chandra。无需改写业务逻辑——只要把原来的openai.ChatCompletion.create换成openai.AsyncOpenAI指向本地地址即可。

3.1 安装依赖与初始化客户端

# requirements.txt openai==1.45.0 Pillow==10.3.0 base64

import base64 import asyncio from openai import AsyncOpenAI # 初始化本地vLLM客户端（非OpenAI官方API） client = AsyncOpenAI( base_url="http://localhost:8000/v1", # 指向本地vLLM服务 api_key="token-abc123" # vLLM默认接受任意key，可留空但需传入 )

3.2 核心函数：把任意图片/PDF转为base64字符串

Chandra支持PNG/JPG/PDF输入。PDF需先转为单页图像（推荐用pdf2image）：

from PIL import Image import io import fitz # PyMuPDF def image_to_base64(image_path: str) -> str: """支持PNG/JPG；PDF自动转首页""" if image_path.lower().endswith('.pdf'): doc = fitz.open(image_path) page = doc[0] # 取第一页 pix = page.get_pixmap(dpi=150) img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png"))) else: img = Image.open(image_path) # 调整尺寸：Chandra对长宽比敏感，建议宽度≤1280 if img.width > 1280: ratio = 1280 / img.width new_size = (int(img.width * ratio), int(img.height * ratio)) img = img.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS) buffered = io.BytesIO() img.save(buffered, format="PNG") return base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode() # 示例：转换一张扫描合同 b64_str = image_to_base64("contract_scan.pdf")

3.3 三类真实场景调用示例（附完整可运行代码）

场景1：扫描合同 → Markdown（用于知识库入库）

async def ocr_contract_to_markdown(image_b64: str) -> str: response = await client.chat.completions.create( model="datalabto/chandra-ocr-v1", messages=[ { "role": "user", "content": f"OCR_IMAGE: data:image/png;base64,{image_b64}" } ], temperature=0.0, max_tokens=4096, response_format={"type": "text"} # 强制返回纯文本Markdown ) return response.choices[0].message.content # 调用 md_result = asyncio.run(ocr_contract_to_markdown(b64_str)) print(md_result[:500] + "...") # 输出前500字符预览

输出效果：保留标题层级（# 合同编号）、条款编号（1.1 甲方义务）、表格（用|语法）、加粗条款，可直接存入向量数据库。

场景2：手写数学笔记 → JSON（用于公式解析）

async def ocr_handwritten_math_to_json(image_b64: str) -> dict: response = await client.chat.completions.create( model="datalabto/chandra-ocr-v1", messages=[ { "role": "user", "content": f"OCR_IMAGE: data:image/png;base64,{image_b64}" } ], temperature=0.0, max_tokens=4096, extra_body={"response_format": "json_object"} # 关键：请求JSON格式 ) # Chandra会返回标准JSON，含blocks、formulas、tables等字段 import json return json.loads(response.choices[0].message.content) # 调用 json_result = asyncio.run(ocr_handwritten_math_to_json(b64_str)) print(f"共识别 {len(json_result.get('blocks', []))} 个文本块，{len(json_result.get('formulas', []))} 个公式")

输出结构：{"blocks": [...], "formulas": [{"latex": "E=mc^2", "bbox": [120, 340, 280, 370]}], "tables": [...]}—— 公式LaTeX可直送SymPy计算，坐标可做图像标注。

场景3：多页PDF报表 → 批量HTML（用于网页展示）

import os from pdf2image import convert_from_path async def batch_ocr_pdf_to_html(pdf_path: str, output_dir: str): doc = fitz.open(pdf_path) os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) for i, page in enumerate(doc): # 每页转图 pix = page.get_pixmap(dpi=120) img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png"))) buffered = io.BytesIO() img.save(buffered, format="PNG") b64_page = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode() # 请求HTML输出 response = await client.chat.completions.create( model="datalabto/chandra-ocr-v1", messages=[{"role": "user", "content": f"OCR_IMAGE: data:image/png;base64,{b64_page}"}], temperature=0.0, max_tokens=4096, extra_body={"response_format": "html"} # 指定HTML格式 ) # 保存单页HTML with open(f"{output_dir}/page_{i+1}.html", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(response.choices[0].message.content) print(f"✓ Page {i+1} saved to {output_dir}/page_{i+1}.html") # 调用（处理10页PDF，约45秒） asyncio.run(batch_ocr_pdf_to_html("quarterly_report.pdf", "./html_output"))

输出效果：每页生成独立HTML，含内联CSS样式、语义化标签（<h1>、<table>、<figure>），浏览器直接打开即见排版还原效果。

4. 常见问题与避坑指南：那些官方文档没写的细节

部署和调用过程中，我们踩过不少坑。以下是最常问、最易错的5个问题，附真实解决方案：

4.1 问题1：“CUDA out of memory”即使显存充足？

原因：vLLM默认按单卡分配全部显存，双卡未正确切分。
解法：必须显式设置--tensor-parallel-size 2，且两卡型号/显存需一致（如不能混用3060+4090）。

4.2 问题2：PDF识别后公式错位，坐标不准？

原因：PDF转图时dpi过低（<100）导致公式像素丢失。
解法：pdf2image.convert_from_path(..., dpi=150)，或用fitz.Page.get_pixmap(dpi=150)。

4.3 问题3：中文识别结果夹杂乱码，尤其古籍扫描？

原因：Chandra训练数据以现代印刷体为主，对模糊/低对比度中文鲁棒性稍弱。
解法：预处理增强——用OpenCV做自适应二值化：

import cv2 img_cv = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR) gray = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) img_enhanced = Image.fromarray(thresh)

4.4 问题4：API返回空内容或超时？

检查清单：

vLLM服务日志是否显示Started engine（而非卡在Loading model）
请求body中OCR_IMAGE:前缀是否拼写正确（大小写敏感）
base64字符串是否含换行符（需.replace('\n', '').replace('\r', '')清洗）
图片尺寸是否超限（Chandra最大支持1280×1800像素，超限会静默截断）

4.5 问题5：如何提升表格识别准确率？

Chandra的表格识别（88.0分）已是SOTA，但仍有优化空间：

输入侧：确保表格线清晰——用cv2.HoughLinesP检测并增强表格线
提示词侧：在message中追加指令：
"请严格按原始行列结构输出Markdown表格，禁止合并单元格，空单元格填'N/A'"
后处理侧：用pandas.read_html()解析HTML输出中的<table>，比正则解析更稳。

5. 总结：Chandra不是OCR升级，而是文档理解工作流的重定义

回看开头那个问题：“手里一堆扫描合同、数学试卷、表单，要直接变Markdown进知识库，用RTX 3060拉chandra-ocr镜像即可。”——这句话现在你该信了。

Chandra的价值，不在它“识别得更准”，而在它终结了OCR后必须人工整理的痛苦链路：

传统流程：扫描 → OCR纯文本 → 正则清洗 → 表格重建 → Markdown手动排版 → 入库
Chandra流程：扫描 → 一行代码 → 直接获得结构化Markdown/HTML/JSON → 入库

它把“OCR”从一个技术动作，升级为“文档理解”的起点。表格、公式、手写、多语言——不再是需要单独建模的特例，而是统一架构下的自然输出。

如果你正在搭建RAG知识库、自动化处理行政文档、或为教育机构构建试卷分析系统，Chandra不是“试试看”的新玩具，而是能立刻砍掉50%后处理人力的生产力杠杆。

下一步，你可以：

把本文代码封装成Flask API，供内部系统调用；
结合LangChain，让Chandra输出直接喂给RAG检索器；
用Streamlit搭个零代码拖拽界面，让业务同事自己上传PDF。

技术终将退隐，价值永远前置——而Chandra，正站在这个转折点上。

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