搭建文字識別伺服器

❶ 【大模型】零成本！本地部署OCR文字識別詳細教程

歡迎各位小夥伴！在前序教程中，我們學習了如何本地化部署LLM大模型應用和文生圖大模型應用。今天，我們將深入實戰，詳細講解如何本地部署OCR（Optical Character Recognition）文字識別應用，以阿里通義實驗室提供的讀光OCR-多場景文字識別-系列模型為例。

無需GPU，零成本，甚至在家也能輕松運行！直接獲取源碼即可開始操作，無需關注，直接進入教程。讓我們開始吧。

模型鏈接：cv_convnextTiny_ocr系列模型

文字識別，就是將給定的文本圖片中的文字識別並輸出對應的字元串。OCR模型的發展歷史可以參考：OCR文字識別方法綜述-阿里雲開發者社區。讀光OCR系列模型中的ConvNextViT模型，主要由三個部分組成：Convolutional Backbone提取圖像視覺特徵，ConvTransformer Blocks進行上下文建模，最後通過CTC loss進行識別解碼和網路梯度優化。

在環境依賴部分，貼出我的requirement.txt，確保版本一致性避免錯誤。對於沒有GPU的情況，代碼默認在CPU上運行。確保依賴安裝後，通過提供的代碼自驗並下載對應模型。

在模型調用部分，定義了兩個函數：crop_image(img, position)和order_point(coor)。接下來的代碼在圖像中檢測並識別文本，並繪制文本檢測框，返回處理後的圖像和識別結果。

為了方便與大模型交互，使用了gradio框架構建WebUI界面。將所有代碼粘貼到ocr_app.py腳本中運行，即可在本地訪問 127.0.0.1:7860 查看效果。如果GPU環境在遠處伺服器上，需要進行埠轉發，本地訪問 127.0.0.1:9000/ 即可。

現在，一個本地的OCR文字識別應用已經構建完成。隨便上傳一張圖片，看看實際效果吧！不同場景下的識別准確率表現良好。

總結：動手操作起來吧，評論區期待你的成果分享！