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官网在线应用

官网在线版功能与客户端一致，界面美观，功能丰富，需要登录使用

  • OpenDataLab

基于Gradio的在线demo

基于gradio开发的webui，界面简洁，仅包含核心解析功能，免登录

  • ModelScope
  • HuggingFace

本地部署

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安装前必看——软硬件环境支持说明

为了确保项目的稳定性和可靠性，我们在开发过程中仅对特定的软硬件环境进行优化和测试。这样当用户在推荐的系统配置上部署和运行项目时，能够获得最佳的性能表现和最少的兼容性问题。

通过集中资源和精力于主线环境，我们团队能够更高效地解决潜在的BUG，及时开发新功能。

在非主线环境中，由于硬件、软件配置的多样性，以及第三方依赖项的兼容性问题，我们无法100%保证项目的完全可用性。因此，对于希望在非推荐环境中使用本项目的用户，我们建议先仔细阅读文档以及FAQ，大多数问题已经在FAQ中有对应的解决方案，除此之外我们鼓励社区反馈问题，以便我们能够逐步扩大支持范围。

解析后端 pipeline vlm-transformers vlm-sglang
操作系统 Linux / Windows / macOS Linux / Windows Linux / Windows (via WSL2)
CPU推理支持 ✅ ❌
GPU要求 Turing及以后架构，6G显存以上或Apple Silicon Turing及以后架构，8G显存以上
内存要求 最低16G以上，推荐32G以上
磁盘空间要求 20G以上，推荐使用SSD
python版本 3.10-3.13

安装 MinerU

使用pip或uv安装MinerU

pip install --upgrade pip -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install uv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
uv pip install -U "mineru[core]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

通过源码安装MinerU

git clone https://github.com/opendatalab/MinerU.git
cd MinerU
uv pip install -e .[core] -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

Tip

mineru[core]包含除sglang加速外的所有核心功能，兼容Windows / Linux / macOS系统，适合绝大多数用户。 如果您有使用sglang加速VLM模型推理，或是在边缘设备安装轻量版client端等需求，可以参考文档扩展模块安装指南。

使用docker部署Mineru

MinerU提供了便捷的docker部署方式，这有助于快速搭建环境并解决一些棘手的环境兼容问题。 您可以在文档中获取Docker部署说明。

使用 MinerU

最简单的命令行调用方式: 

mineru -p <input_path> -o <output_path>

您可以通过命令行、API、WebUI等多种方式使用MinerU进行PDF解析，具体使用方法请参考使用指南。