大家好，今天给大家分享的是一个开源的快速准确地将 PDF 转换为 markdown工具。
Marker是一款功能强大的PDF转换工具，它能够将PDF文件快速、准确地转换为Markdown格式。这款工具特别适合处理书籍和科学论文，支持所有语言的转换，并且能够去除页眉、页脚等干扰元素，格式化表格和代码块，提取并保存图像和Markdown文件，并将大部分方程式转换为LaTeX格式。
功能简介
Marker：重新定义 PDF 到 Markdown 的转换效率。
•Marker 满足了将复杂的 PDF 文档转换为 markdown 以便于管理的日益增长的需求。
•传统的文本转换器难以维持原始布局、格式和内容的准确性。
•Marker 擅长准确地保存表格、代码块和数学方程式等复杂元素。
•自动去除文档中的非主要元素，如页眉和页脚。
•它能够以优化的处理速度和资源使用率有效地处理大量数据。
•Marker 的定制方法减少了数字 PDF 对 OCR 的依赖，从而实现了更快、更精确的转换。
•可以在GPU、CPU或MPS上运行。
实现原理
Marker的工作原理基于深度学习模型。它首先通过OCR技术（如果需要的话）提取文本（采用启发式算法和 tesseract 工具），然后检测页面布局并确定阅读顺序（使用 布局分割器[1] 和 列检测器[2]）。接下来，Marker会对每个文本块进行清洁和格式化处理（运用启发式算法和 nougat[3]），最后将所有块合并并进行后处理，生成完整的Markdown文本（利用启发式算法和 pdf后处理器[4]）。Marker只在必要时使用模型，从而提高了转换速度和准确性。
性能表现
通过查找具有 pdf 版本和 latex 源的书籍和科学论文创建了一个测试集。将 latex 转换为文本，并将参考与文本提取方法的输出进行比较。
基准测试表明 marker 比 nougat 快 4 倍，而且在 arXiv 之外更准确（nougat 是在 arXiv 数据上训练的）
速度
| Method | Average Score | Time per page | Time per document |
| marker | 0.613721 | 0.631991 | 58.1432 |
| nougat | 0.406603 | 2.59702 | 238.926 |
准确性
前 3 篇是非 arXiv 书籍，后 3 篇是 arXiv 论文。
| Method | multicolcnn.pdf | switch_trans.pdf | thinkpython.pdf | thinkos.pdf | thinkdsp.pdf | crowd.pdf |
| marker | 0.536176 | 0.516833 | 0.70515 | 0.710657 | 0.690042 | 0.523467 |
| nougat | 0.44009 | 0.588973 | 0.322706 | 0.401342 | 0.160842 | 0.525663 |
基准测试期间，nougat的 GPU 内存使用峰值为 4.2GB，而marker的 GPU 内存使用峰值为 4.1GB。 基准测试在 A6000 Ada 上运行。
使用
安装
您需要 Python 3.9+ 和 PyTorch。如果您使用的不是 Mac 或 GPU 机器，则可能需要先安装 CPU 版本的 torch。请参阅此处[5]了解更多详细信息。
安装方式：
pip install marker-pdf转换单个文件
marker_single /path/to/file.pdf /path/to/output/folder --batch_multiplier 2 --max_pages 10 --langs English•--batch_multiplier是如果您有额外的 VRAM，默认批处理大小要乘以的数值。数字越大，占用的 VRAM 越多，但处理速度越快。默认设置为 2。默认批处理大小将占用约 3GB 的 VRAM。
•--max_pages是要处理的最大页数。忽略此项可转换整个文档。
•--langs是文档中用于 OCR 的语言的逗号分隔列表
转换多个文件
marker /path/to/input/folder /path/to/output/folder --workers 10 --max 10 --metadata_file /path/to/metadata.json --min_length 10000•--workers是一次要转换的 PDF 数量。默认情况下，此值设置为 1，但您可以增加此值以增加吞吐量，但代价是增加 CPU/GPU 使用率。INFERENCE_RAM / VRAM_PER_TASK如果您使用 GPU，则并行度不会增加。
•--max是要转换的 PDF 的最大数量。省略此项可转换文件夹中的所有 PDF。
•--min_length是需要从 PDF 中提取的最少字符数，然后才会考虑进行处理。如果您要处理大量 PDF，我建议设置此项以避免对大部分是图像的 PDF 进行 OCR。（这会减慢一切速度）
•--metadata_file是包含有关 pdf 元数据的 json 文件的可选路径。如果您提供它，它将用于设置每个 pdf 的语言。如果没有，DEFAULT_LANG将使用。格式为：
{"pdf1.pdf": {"languages": ["English"]},"pdf2.pdf": {"languages": ["Spanish", "Russian"]},...}
在多个 GPU 上转换多个文件
MIN_LENGTH=10000 METADATA_FILE=../pdf_meta.json NUM_DEVICES=4 NUM_WORKERS=15 marker_chunk_convert ../pdf_in ../md_out•METADATA_FILE是包含 pdf 元数据的 json 文件的可选路径。请参阅上文了解格式。
•NUM_DEVICES是要使用的 GPU 数量。应大于2或等于。
•NUM_WORKERS是每个 GPU 上运行的并行进程数。每个 GPU 的并行度不会超过INFERENCE_RAM / VRAM_PER_TASK。
•MIN_LENGTH是需要从 PDF 中提取的最少字符数，然后才会考虑进行处理。如果您要处理大量 PDF，我建议设置此项以避免对大部分是图像的 PDF 进行 OCR。（这会减慢一切速度）
项目地址
https://github.com/VikParuchuri/markerReferences
[1] 布局分割器: https://huggingface.co/vikp/layout_segmenter[2] 列检测器: https://huggingface.co/vikp/column_detector[3] nougat: https://huggingface.co/facebook/nougat-base[4] pdf后处理器: https://huggingface.co/vikp/pdf_postprocessor_t5[5] 此处: https://pytorch.org/get-started/locally/
