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Llama-OCR 로컬 설치 - Llama 3.2 Vision을 사용하여 Markdown OCR 라이브러리로 문서화, Inst…

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작성자 bryanai 작성일 24-11-15 21:25 조회 6,217 댓글 0

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Llama-OCR 로컬 설치 - Llama 3.2 Vision을 사용하여 Markdown OCR 라이브러리로 문서화

"Llama-OCR 로컬 설치 - Llama 3.2 Vision을 사용하여 Markdown OCR 라이브러리 문서 - YouTube" 요약

OCR 트렌드 소개 :

이 영상에서는 Llama 3.2 Vision을 탑재한 Llama OCR과 같은 호스팅 모델을 사용하는 것에 초점을 맞춰 광학 문자 인식(OCR)의 발전에 대해 설명합니다.

라마 OCR 개요 :

Llama OCR은 Together의 API를 통해 호스팅된 Llama 3.2 Vision 모델을 활용해 로컬 이미지에 대한 OCR 작업을 수행합니다.사용자는 Together의 무료 API 키가 필요하지만 무료 플랜에는 일일 사용 제한이 있습니다.

설치 지침 :

시스템에 Python 3.11, Node.js 및 npm이 설치되어 있어야 합니다.해당 단계에는 Python 가상 환경 생성, 저장소 복제, API 키 설정, npm을 사용하여 Llama OCR 설치가 포함됩니다.

로컬 이미지에 OCR을 수행하고 결과를 마크다운 형식으로 출력하는 간단한 Node.js 스크립트를 소개합니다.발표자는 app.js스크립트를 실행하기 위해 라는 텍스트 파일을 사용합니다.

성과 평가 :

이 도구는 영어 텍스트와 일부 유럽 언어에 잘 작동하며, 이미지를 텍스트로 성공적으로 변환합니다.아랍어, 힌디어, 중국어 등 라틴 문자가 아닌 문자를 처리하는 데는 어려움이 있었고 그 결과는 엇갈렸습니다.

추가 테스트 :

발표자는 스페인어, 아랍어, 중국어 텍스트를 시도하여 다양한 결과를 보여주었습니다.괜찮은 결과입니다.아랍어 및 기타 라틴 문자가 아닌 문자: 정확성 문제로 어려움을 겪었습니다.중국어: 스크립트를 인식했지만 OCR에 실패했습니다.

제한 사항 :

이 도구는 영어 텍스트에서는 좋은 성능을 보이지만 다른 언어에서는 신뢰성이 떨어집니다.추가 테스트나 API 크레딧에 대한 투자 없이 프로덕션 용도로는 권장되지 않습니다.

Llama OCR은 호스팅 모델을 사용하여 기본 OCR 작업에 적합한 옵션입니다.더 광범위한 언어 지원이나 더 높은 신뢰성이 필요한 경우 사용자는 다른 지역 모델을 탐색하는 것이 좋습니다.

행동 촉구 :

추가 탐색을 위해 리소스, 저장소 및 관련 비디오에 대한 링크가 제공됩니다.시청자는 구독하고 댓글로 피드백이나 대안을 공유하도록 권장됩니다.

이 가이드에서는 도구의 기능, 설정 프로세스, 제한 사항을 개략적으로 설명하고, 무료 호스팅 솔루션을 사용하여 영어 텍스트를 처리하는 데 있어서의 장점을 강조합니다.

안녕하세요 여러분, 저희 채널에 오신 것을 환영합니다. 저희는 지난 몇 달 동안 로컬 모델이 로컬 이미지에서 텍스트를 추출하기 위해 작업하는 것을 본 수많은 OCR 관련 비디오를 만들었습니다. 이 분야는 정말 활발하고 거의 매일 저는 광학 문자 인식 또는 OCR을 수행하는 새롭고 독창적인 방법을 관찰하고 있습니다. 이 비디오에서는 Lama OCR이라고 하는 또 다른 방법을 살펴보겠습니다. L Lama OCR은 로컬 모델을 사용하는 대신 호스팅된 모델을 사용하는데, 이는 다시 Lama 3.2 비전과 함께 제공됩니다.

그리고 그들의 무료 API 키를 사용하여 우리는 로컬 이미지에서 OCR을 할 수 있습니다. 하지만 한 가지 주의할 점이 있습니다. 무료 계정을 만들 수 있고 무료 API를 얻을 수도 있지만 일일 사용에 제한이 있고 많은 rlink가 있습니다. 따라서 프로덕션 사용 사례에서 이를 수행하려는 경우 또는 심각한 mhr에서 이를 수행하려는 경우 rlink에서 크레딧을 구매하거나 다른 옵션을 확인하기 위해 내 채널을 확인할 수 있습니다. 로컬 모델을 설치하고 이를 사용하여 OCR을 수행할 수 있습니다. 채널을 검색하기만 하면 됩니다.

OCR의 도움으로 이에 대한 많은 비디오를 찾을 수 있을 것이므로 Lama OCR을 설치해 보겠습니다. 그런 다음 더 진행하기 전에 작동 방식을 살펴보겠습니다. 또한 비디오 스폰서인 Agent QL을 소개해 드리겠습니다. Agent QL은 모든 웹 페이지를 데이터 소스로 변환하는 쿼리 언어입니다. 비디오 설명에 해당 웹사이트 링크도 추가하겠습니다. 꼭 확인해 보세요. 호스팅 모델을 함께 사용할 것이므로 GPU는 필요하지 않습니다. 내가 사용하는 것을 볼 수 있습니다.

my2 22.4 하지만 node GS를 사용할 것이므로 node와 npm이 설치된 모든 운영 체제를 사용할 수 있습니다. 먼저 python 3.11로 가상 환경을 만들고 있습니다. 설치 및 생성이 완료될 때까지 기다리겠습니다. 그 다음 cond 환경이 생성됩니다. 로컬 시스템에 Rapport를 복제하고 비디오 설명에 링크를 추가할 것입니다. 지금은 환경 변수에서 together zpi 키를 설정해야 하므로 이 시점에서는 물론 together로 이동해 주시기 바랍니다. a 또는

함께.XYZ 그냥 검색하면 그들의 웹사이트를 볼 수 있을 것입니다.무료 계정에 가입하고 API 키를 가져온 다음 터미널에 설정하세요.제가 그렇게 하고 화면을 지우면 다 끝났습니다.다음으로 로컬 시스템에 nodejs와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.설치 방법을 모르면 다시 채널을 검색하세요.이 설치에 대한 매우 쉽게 따라할 수 있는 비디오를 만들었습니다.다음으로 npm으로 Lama OCR을 설치해 보겠습니다.1분 정도 걸릴 테니 기다리세요.다 끝났습니다.제가 만들게 해주세요.

app.js를 만들고 거기에 내 nodejs 코드를 넣을 거야 vs 코드에서 열어서 코드가 무엇인지 볼 수도 있을 거야 내 vs 코드에 몇 가지 문제가 있어서 방금 VI 편집기를 열었는데 아주 간단한 uh nodejs 코드야. OCR을 간단히 가져온 다음 로컬 이미지로 해당 API를 호출하고 있어. 물론 사용자 이미지를 바꿀 수도 있고 OCR을 한 다음 생성된 마크다운 형식을 기록하고 있어. 저장하고 종료하자. 이게 내가 사용할 로컬 이미지야.

OCR을 실행한 다음 API 키와 노드 앱을 전달하여 이 파일을 실행했습니다. MGS는 파일 이름이며, 방금 보여드린 이미지의 OCR을 수행했습니다. 먼저 이미지에 정확히 무엇이 있는지 설명한 다음 의미가 없지만 여기를 보면 마크다운 형식의 출력이 있습니다. 빠른 갈색 여우가 점프하고 확인할 수 있습니다. 나에게는 꽤 좋아 보입니다. 전혀 나쁘지 않습니다. 아마도 약간의 서식이 좋을 수도 있지만 전반적으로 모든 영숫자 문자를 잡았습니다.

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