Chandra OCR部署教程：Docker Compose编排chandra+前端Web服务一体化方案
1. 为什么你需要Chandra OCR
你有没有遇到过这样的场景：手头堆着几十份扫描版合同、数学试卷PDF、带复选框的表单，想快速转成结构化文本导入知识库或做RAG？传统OCR工具要么把表格识别成乱码，要么公式变成一堆符号，手写体直接放弃，更别说保留原始排版了。
Chandra就是为解决这些问题而生的。它不是又一个“识别文字”的OCR，而是真正理解文档布局的视觉语言模型——能一眼看懂哪是标题、哪是表格、哪是公式块、哪是手写批注，然后原样输出带层级结构的Markdown、HTML或JSON。官方在olmOCR基准测试中拿下83.1分综合成绩，比GPT-4o和Gemini Flash 2还高，尤其在表格（88.0）、长小字（92.3）、老扫描数学题（80.3）三项全部第一。
最关键的是：它真的能跑在你的机器上。RTX 3060（12GB显存）、甚至RTX 3050（8GB）都能稳稳启动，4GB显存版本也已验证可用。不需要GPU集群，不依赖云API，所有处理都在本地完成，隐私可控，响应飞快。
一句话记住它：4 GB显存可跑，83+分OCR，表格/手写/公式一次搞定，输出直接是Markdown。
2. Chandra核心能力一目了然
2.1 它到底能做什么
Chandra不是“识别文字”，而是“理解文档”。它把整页PDF或图片当作一个视觉场景来解析，自动识别出：
- 多级标题与段落结构：区分H1/H2/正文/引用块
- 复杂表格：保留行列关系、合并单元格、表头对齐，输出为标准Markdown表格或HTML table
- 数学公式：LaTeX格式精准还原，支持行内公式与独立公式块
- 手写体内容：对清晰手写中文、英文、数字有稳定识别能力
- 表单元素：复选框（✓）、单选按钮（○）、填空下划线等均被标注为结构化字段
- 图像与图注：自动提取插图位置坐标，并关联图注文字
所有结果同步生成三份：一份可直接粘贴进Notion的Markdown、一份可嵌入网页的HTML、一份含坐标信息的JSON——后续做RAG时，你能按区域检索，也能按语义分块切片。
2.2 它凭什么这么强
Chandra采用ViT-Encoder + Decoder架构，不是简单套用现成视觉模型，而是专为文档理解设计的端到端视觉语言模型：
- Encoder：用改进的ViT主干提取高分辨率文档特征，特别强化局部纹理（如铅笔字迹、扫描噪点）与全局布局（列间距、缩进、对齐）的联合建模
- Decoder：基于自回归序列生成，但每一步预测都融合空间注意力，确保“下一个token”不仅考虑上下文，还知道它该出现在页面哪个区域
- 训练数据：覆盖40+语言的真实扫描件、印刷文档、手写笔记、学术论文、财务报表，非合成数据，泛化力强
权重开源且商业友好：模型代码Apache 2.0许可，权重遵循OpenRAIL-M协议——初创公司年营收或融资低于200万美元可免费商用，无需额外授权。
2.3 它怎么跑得这么快
Chandra提供两种推理后端：
- HuggingFace Transformers本地模式：适合调试、小批量处理，开箱即用，但单卡吞吐有限
- vLLM远程服务模式：这才是生产主力。vLLM针对大模型推理深度优化，支持PagedAttention、连续批处理、KV Cache共享，让Chandra在单页8k token输入下平均仅耗时1秒，且支持多GPU并行扩展
重点来了：两张卡，一张卡起不来。这不是bug，是设计选择——vLLM后端默认启用张量并行（Tensor Parallelism），需至少2张同型号GPU才能加载完整模型。如果你只有一张卡，必须改用HuggingFace模式，或使用官方提供的4GB显存精简版（精度略降但足够日常）。
3. Docker Compose一体化部署实战
3.1 部署前准备：环境与资源确认
请先确认你的机器满足以下最低要求：
- 操作系统：Ubuntu 22.04 / Debian 12（推荐）或 macOS（需Rosetta2兼容）
- GPU驱动：NVIDIA Driver ≥ 525，CUDA Toolkit ≥ 12.1
- GPU数量：
- 若用vLLM后端 → 至少2张同型号NVIDIA GPU（如2×RTX 3090 / 2×A10）
- 若用HuggingFace后端 → 1张GPU即可（RTX 3060 12GB或更高）
- 磁盘空间：≥15GB（模型权重+镜像缓存）
- 内存：≥16GB RAM
重要提醒：不要尝试在Windows WSL2中部署vLLM后端，目前存在CUDA上下文初始化失败问题。请使用原生Linux或macOS系统。
3.2 一键拉取并启动服务（vLLM + Web前端）
我们采用Docker Compose统一编排后端OCR服务与前端Web界面，所有配置集中管理，启动只需一条命令。
首先创建项目目录并进入：
mkdir chandra-deploy && cd chandra-deploy新建docker-compose.yml文件（复制以下内容）：
version: '3.8' services: # Chandra OCR vLLM后端服务 chandra-api: image: datalabto/chandra-ocr:v0.2.1-vllm runtime: nvidia deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 2 # 必须设为2，匹配vLLM张量并行需求 capabilities: [gpu] environment: - VLLM_TENSOR_PARALLEL_SIZE=2 - VLLM_PIPELINE_PARALLEL_SIZE=1 - MODEL_NAME=datalabto/chandra-ocr - MAX_MODEL_LEN=8192 - GPU_MEMORY_UTILIZATION=0.95 ports: - "8000:8000" restart: unless-stopped # 前端Web服务（Streamlit UI） chandra-web: image: datalabto/chandra-ocr:v0.2.1-web depends_on: - chandra-api environment: - BACKEND_URL=http://chandra-api:8000 ports: - "8501:8501" restart: unless-stopped保存后执行启动命令：
docker compose up -d等待约2分钟（首次启动需下载镜像并加载模型），检查服务状态：
docker compose ps # 应看到 chandra-api 和 chandra-web 状态均为 "running" docker logs chandra-api --tail 20 | grep "Running on" # 输出类似：INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000此时，Web界面已就绪：打开浏览器访问http://localhost:8501，即可看到Chandra的交互式上传页面。
3.3 单卡用户适配方案（HuggingFace模式）
如果你只有一张GPU，或想先快速验证效果，改用轻量HuggingFace后端更合适。替换docker-compose.yml中的chandra-api服务为以下配置：
chandra-api-hf: image: datalabto/chandra-ocr:v0.2.1-hf runtime: nvidia deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 # 单卡即可 capabilities: [gpu] environment: - MODEL_NAME=datalabto/chandra-ocr - DEVICE=cuda:0 - TORCH_DISTRIBUTED_BACKEND=nccl ports: - "8000:8000" restart: unless-stopped同时将chandra-web的depends_on改为chandra-api-hf，再执行docker compose up -d即可。
性能提示：HuggingFace模式单页处理时间约3–5秒（RTX 3060），但胜在稳定、内存占用低、无多卡依赖，适合个人知识管理场景。
3.4 本地vLLM安装（进阶用户可选）
虽然Docker方案最省心，但部分用户希望完全掌控推理环境，或需定制量化参数。以下是本地安装vLLM并运行Chandra的步骤（Ubuntu 22.04）：
# 创建虚拟环境 python3 -m venv chandra-env source chandra-env/bin/activate # 安装vLLM（CUDA 12.1） pip install vllm==0.6.3.post1 --no-cache-dir # 安装Chandra依赖 pip install chandra-ocr==0.2.1 # 启动vLLM服务（双卡） python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model datalabto/chandra-ocr \ --tensor-parallel-size 2 \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000启动成功后，前端Web仍可指向http://localhost:8000，无需修改。
4. Web界面实操与效果验证
4.1 上传与处理流程
打开http://localhost:8501后，界面简洁直观：
- 左侧上传区：支持单文件（PNG/JPG/PDF）或拖拽整个文件夹（自动批量处理）
- 中间预览区：PDF会渲染第一页缩略图，图片直接显示原图
- 右侧控制栏：
Output Format：勾选需要的输出格式（Markdown默认开启）Enable Layout Analysis：务必开启，这是Chandra的核心能力Table Detection：增强表格识别（默认开启）Handwriting Recognition：手写体识别开关（识别速度略降，按需开启）
点击「Process」后，进度条实时显示：Loading model → Preprocessing → Layout analysis → Text & formula recognition → Formatting。vLLM模式下，A4尺寸PDF通常1–2秒完成。
4.2 效果对比：Chandra vs 传统OCR
我们用同一份扫描数学试卷（含手写批注+复杂公式+三列表格）做横向对比：
| 项目 | Tesseract 5.3 | PaddleOCR v2.6 | Chandra (vLLM) |
|---|---|---|---|
| 标题层级识别 | 全部扁平为段落 | 能分标题但常错级 | 准确识别H1/H2/正文，Markdown标题缩进正确 |
| 表格还原 | 表格变乱序文本 | 表格结构存在但行列错位 | Markdown表格完美对齐，合并单元格标注清晰 |
| LaTeX公式 | 变为乱码或图片占位 | 识别为近似文本（如“x^2+y^2=r^2”） | 输出标准LaTeX：$$x^2 + y^2 = r^2$$ |
| 手写批注 | 完全忽略或识别为噪声 | 部分识别，错误率高 | 清晰手写中文/英文准确转为文本，位置保留在对应段落旁 |
| 输出可用性 | 需人工重排版 | 需手动修复表格 | 复制Markdown即可直接用于Obsidian/Notion/RAG |
实测截图中，Chandra生成的Markdown包含完整标题树、可点击跳转的目录、表格内公式独立渲染、手写批注以
> [手写]引用块形式附在原文下方——这才是真正“所见即所得”的OCR。
4.3 批量处理与自动化集成
Chandra Web界面支持文件夹上传，但若需深度集成，推荐调用其API：
# 上传PDF并获取Markdown结果（curl示例） curl -X POST "http://localhost:8000/v1/ocr" \ -H "Content-Type: multipart/form-data" \ -F "file=@exam.pdf" \ -F "output_format=markdown" \ -F "enable_layout=true" \ > output.md返回JSON中包含markdown、html、json三个字段，可直接存入数据库或推送到知识库系统。配合Linux cron或GitHub Actions，轻松实现每日扫描件自动入库。
5. 常见问题与避坑指南
5.1 启动失败排查清单
| 现象 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
chandra-api容器反复重启 | NVIDIA驱动未加载或CUDA版本不匹配 | 运行nvidia-smi和nvcc --version确认；升级Driver至535+，CUDA至12.1 |
Web界面报错Connection refused to chandra-api:8000 | vLLM服务未就绪，但Web已启动 | 查看docker logs chandra-api，等待出现Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000再刷新页面 |
| 上传PDF后无响应 | PDF含加密或损坏 | 用qpdf --decrypt input.pdf output.pdf解密；或用pdfinfo input.pdf检查是否正常 |
| 处理速度极慢（>30秒） | GPU显存不足触发CPU fallback | 检查nvidia-smi，确认无其他进程占满显存；降低GPU_MEMORY_UTILIZATION至0.8 |
5.2 输出质量优化技巧
- 扫描件预处理：Chandra对清晰度敏感。建议用ScanTailor或Adobe Scan预处理：去黑边、二值化（非必须）、提升对比度。避免过度锐化，易产生伪影。
- PDF优先传单页图：多页PDF会逐页处理，但首屏预览仅显示第一页。如需快速验证，可先导出为单页PNG再上传。
- 手写体识别增强：开启
Handwriting Recognition后，在提示词中追加[handwritten]标签，例如：请识别此试卷上的手写批注 [handwritten]，模型会针对性优化。 - 公式区域微调：若某处公式识别不佳，可在Web界面点击该区域，手动框选后右键选择“Reprocess as formula”，强制走公式专用分支。
5.3 商业使用合规说明
Chandra权重采用OpenRAIL-M许可，明确允许：
- 初创公司年营收或融资 ≤ 200万美元，可免费商用（含SaaS、私有部署、嵌入硬件）
- 学术研究、个人项目、非盈利组织无限制
- 可修改模型、微调、蒸馏、量化
禁止行为：
- ❌ 将Chandra包装为OCR API服务向第三方收费（除非获得单独授权）
- ❌ 移除或篡改源码中的版权与许可声明
- ❌ 用于生成违法、歧视、欺诈内容
详细条款见：https://github.com/datalab-to/chandra-ocr/blob/main/LICENSE_WEIGHTS
6. 总结：让OCR真正回归文档理解本质
Chandra不是又一个“文字识别器”，它是第一个把OCR从“像素到字符”升级为“页面到语义”的开源模型。它不满足于告诉你“这里有个字”，而是回答“这是标题还是正文？这个表格跨几列？这行手写是谁写的？这个公式属于哪个定理？”。
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现在，你的RTX 3060已经准备好——别再把PDF当图片存了，让它真正变成你的知识资产。
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