Chandra+Docker极简部署：批量处理扫描文档工作流搭建

Chandra+Docker极简部署：批量处理扫描文档工作流搭建

1. 为什么你需要这个工作流？

你是否经历过这样的场景：桌上堆着几十份扫描合同、上百页数学试卷、成批的医疗表单，每一份都需要人工录入、整理、转成可编辑格式？传统OCR工具要么识别不准，表格错位、公式乱码；要么操作复杂，需要写脚本、配环境、调参数；更别说手写体识别基本靠猜，多语言混排直接崩溃。

Chandra 就是为解决这些痛点而生的。它不是又一个“能识别文字”的OCR，而是真正理解文档结构的「布局感知」OCR模型——能把一张扫描图或PDF，原样还原成带标题、段落、表格、公式的Markdown，连坐标位置都保留得清清楚楚。官方在olmOCR基准测试中拿下83.1分，比GPT-4o和Gemini Flash 2还高，尤其在老扫描数学题（80.3）、复杂表格（88.0）、密排小字（92.3）三项上全部第一。

最关键的是：4GB显存就能跑，RTX 3060起步，开箱即用，不用训练，不碰代码也能批量处理整个文件夹。
本文就带你用 Docker 三步搭起一个稳定、可复用、能塞进生产流程的扫描文档处理工作流——从拉镜像、挂载目录，到一键批量转Markdown，全程无坑。

2. 镜像核心能力与适用场景

2.1 它到底能做什么？

Chandra 不是“识别文字”，而是“读懂页面”。它的输出不是一串纯文本，而是三种格式同步生成的结构化结果：

• Markdown：直接复制粘贴进Notion、Obsidian、Typora，标题自动分级，表格保持对齐，公式渲染为$E=mc^2$，手写公式也能识别为LaTeX；
• HTML：保留原始排版逻辑，适合嵌入网页、知识库前端展示；
• JSON：含每个元素的类型（heading/table/formula/checkbox）、坐标（x,y,width,height）、置信度，方便后续做RAG切片、坐标标注、自动化审核。

支持40+语言，中英日韩德法西语表现最优；手写体、印刷体、混合排版全兼容
表单里的复选框、签名栏、填空下划线，都能准确识别并标记为checkbox或line类型
单页平均处理耗时约1秒（vLLM后端，8k token），比本地CPU推理快5倍以上

2.2 谁最该用它？

• 法律/财务团队：把扫描合同、发票、银行回单批量转Markdown，导入知识库做条款检索
• 教育机构：将历年数学试卷PDF自动提取题目+答案+公式，生成结构化题库
• 医疗行政：识别患者填写的纸质表单（带勾选、手写姓名、日期栏），结构化入库
• 档案数字化项目：老旧扫描件（低对比度、倾斜、带印章）仍能保持高精度识别
• 个人研究者：快速把PDF论文转为带引用的Markdown笔记，公式不丢、图表有标题

它不追求“全能AI助手”，只专注一件事：把非结构化扫描件，变成可编程、可搜索、可编辑的结构化内容。

3. Docker极简部署全流程（RTX 3060实测）

3.1 前置准备：确认你的环境

Chandra 镜像基于 vLLM 推理后端，对GPU有明确要求：

• 必须双卡：官方明确提示“两张卡，一张卡起不来”——这是vLLM多GPU并行的硬性限制
• 显存要求：单卡≥4GB（推荐RTX 3060 / 4070及以上）
• 系统：Ubuntu 20.04+ 或 CentOS 7+（需已安装NVIDIA驱动 + nvidia-container-toolkit）
• ❌ 不支持Mac M系列芯片、Windows WSL2（因vLLM GPU绑定严格）

验证命令（终端执行）：

nvidia-smi -L # 查看GPU列表，应显示至少2张 docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu20.04 nvidia-smi # 测试Docker GPU访问

若报错no devices found，请先配置 nvidia-container-toolkit。

3.2 三步启动服务（无配置、无编译）

第一步：拉取镜像（国内加速源）

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/csdn_mirror/chandra:latest

注意：镜像名是chandra，不是chandra-ocr。官方提供的是预装vLLM+模型权重的完整镜像，体积约8.2GB，首次拉取需10–15分钟（千兆宽带）。

第二步：创建工作目录并挂载

mkdir -p ~/chandra-work/{input,output,logs} # input：放你要处理的PDF/图片（支持.jpg/.png/.pdf） # output：自动生成的Markdown/HTML/JSON将存入此处 # logs：运行日志，便于排查问题

第三步：一键运行容器（关键命令）

docker run -d \ --name chandra-ocr \ --gpus '"device=0,1"' \ # 强制指定GPU 0和1，不可省略引号 -p 8000:8000 \ -v $(pwd)/chandra-work/input:/app/input \ -v $(pwd)/chandra-work/output:/app/output \ -v $(pwd)/chandra-work/logs:/app/logs \ --restart unless-stopped \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/csdn_mirror/chandra:latest

启动成功后，访问http://localhost:8000即可打开Streamlit交互界面
所有输入文件放入~/chandra-work/input/，系统会自动轮询处理
输出文件实时生成在~/chandra-work/output/，按原文件名+时间戳命名

小技巧：想处理子目录？直接把整个扫描文件夹拖进input/，Chandra会递归扫描所有PDF/JPG/PNG。

3.3 验证是否正常工作

在input/目录下新建一个测试文件test.pdf（可用任意一页扫描文档），然后执行：

# 查看容器日志，确认处理进度 docker logs -f chandra-ocr # 或检查output目录是否生成对应文件 ls ~/chandra-work/output/ # 应看到类似：test_20240520_142231.md test_20240520_142231.html test_20240520_142231.json

如果10秒内出现.md文件，说明服务已就绪。打开.md，你会看到：

• 标题自动转为# 一级标题、## 二级标题
• 表格保持行列对齐，无错位
• 公式如\int_0^\infty e^{-x^2}dx渲染为标准LaTeX
• 手写签名栏被标记为> [ ] 签名：__________

4. 批量处理工作流实战：从扫描件到知识库

4.1 场景还原：100份合同自动结构化

假设你有一批扫描合同，存放在~/contracts/scanned/，目标是：

• 每份合同生成一个Markdown，提取“甲方”、“乙方”、“签约日期”、“金额”字段
• 所有Markdown汇总进Notion数据库，支持按日期/金额筛选

步骤1：建立输入软链接（避免移动原始文件）

ln -sf ~/contracts/scanned ~/chandra-work/input/contracts

步骤2：编写轻量后处理脚本（Python，30行）

# save as postprocess.py import os import json import re from pathlib import Path def extract_contract_fields(md_path): with open(md_path) as f: text = f.read() # 简单正则提取（实际项目建议用LLM微调） party_a = re.search(r'甲方[:：]\s*(.+?)(?=\n|$)', text) party_b = re.search(r'乙方[:：]\s*(.+?)(?=\n|$)', text) date = re.search(r'签约日期[:：]\s*(\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日)', text) amount = re.search(r'金额[:：]\s*([¥\$€]\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d{2})?)', text) return { "file": md_path.name, "party_a": party_a.group(1).strip() if party_a else "", "party_b": party_b.group(1).strip() if party_b else "", "date": date.group(1) if date else "", "amount": amount.group(1) if amount else "" } # 扫描output目录，处理所有新生成的.md output_dir = Path("~/chandra-work/output").expanduser() for md_file in output_dir.glob("*.md"): if not (md_file.parent / f"{md_file.stem}.json").exists(): continue # 确保JSON已生成，避免处理中途文件 fields = extract_contract_fields(md_file) print(f" {fields['file']}: {fields['party_a']} → {fields['party_b']}") # 此处可对接Notion API、CSV导出、或数据库INSERT

步骤3：设置定时监控（每5分钟检查一次新文件）

# 添加到crontab */5 * * * * cd /path/to && python3 postprocess.py >> /path/to/logs/postprocess.log 2>&1

整个流程无需重启容器，Chandra持续监听input目录，你只需把扫描件扔进去，剩下的全自动。

4.2 进阶技巧：控制输出精度与格式

Chandra 提供几个关键环境变量，无需改代码即可调整行为：

修改方式（重启容器）：

docker stop chandra-ocr docker rm chandra-ocr docker run -d \ --name chandra-ocr \ --gpus '"device=0,1"' \ -e CHANDRA_BATCH_SIZE=4 \ -e CHANDRA_DPI=200 \ -p 8000:8000 \ -v ~/chandra-work/input:/app/input \ -v ~/chandra-work/output:/app/output \ -v ~/chandra-work/logs:/app/logs \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/csdn_mirror/chandra:latest

5. 常见问题与避坑指南

5.1 “启动失败：CUDA out of memory”

这是最常见问题，原因及解法：

• ❌ 错误操作：只插了一张GPU卡，却运行双卡命令
  解法：nvidia-smi -L确认有2张卡；若只有1张，无法运行此镜像（vLLM强制多卡）

• ❌ 错误操作：其他进程占满GPU显存（如Jupyter、PyTorch训练）
  解法：nvidia-smi查看占用，kill -9 <PID>清理；或重启机器

• ❌ 错误操作：使用了旧版NVIDIA驱动（<525）
  解法：升级驱动至535+（官网下载）

5.2 “处理完没输出文件，log里报Permission denied”

这是Linux权限问题：

• ❌ 错误操作：input/或output/目录属主不是当前用户
  解法：

  sudo chown -R $USER:$USER ~/chandra-work # 然后重启容器 docker restart chandra-ocr

5.3 “中文识别乱码，公式变方块”

这不是模型问题，而是字体缺失：

• 解法：进入容器安装中文字体

docker exec -it chandra-ocr bash apt update && apt install -y fonts-wqy-zenhei fonts-liberation exit docker restart chandra-ocr

5.4 “如何离线使用？不联网也能跑”

Chandra 镜像已内置全部模型权重（Apache 2.0许可），完全离线可用：

• 拉取镜像后，断网运行无任何影响
• 不调用任何外部API，所有计算在本地GPU完成
• 权重文件位于/app/models/，可自行备份

商业友好：代码Apache 2.0，权重OpenRAIL-M，初创公司年营收<200万美元可免费商用。

6. 总结：一个值得放进生产环境的工作流

Chandra+Docker 的组合，不是玩具级Demo，而是一个经过真实场景验证的生产力工具：

• 极简部署：3条命令，10分钟，从零到批量处理
• 稳定可靠：vLLM后端保障高并发，Docker隔离避免环境冲突
• 开箱即用：无需Python环境、不装依赖、不调参，文科生也能操作
• 生产就绪：支持软链接监控、定时后处理、错误日志追踪、显存自适应

它不承诺“100%完美识别”，但把行业平均识别率从60%提升到83%，把“需要专家调参的OCR”变成“扔进去就出Markdown”的傻瓜流程。对于每天和扫描件打交道的团队，这节省的不是几小时，而是重复劳动带来的认知损耗。

下一步，你可以：
→ 把output/目录挂载到NAS，实现多终端共享
→ 用Zapier连接Notion，让每份新生成的Markdown自动建Page
→ 将JSON输出接入向量数据库，构建专属文档RAG系统

技术的价值，从来不在参数有多炫，而在于是否让真实问题消失得更快一点。

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