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MinerU为开源的将pdf、word等文档转为markdown文件的工具文档

安装

下载：

git clone https://github.com/opendatalab/MinerU.git

创建Conda环境

conda create -n MinerU 'python=3.12' -y

启动conda环境

conda activate MinerU

只安装pdf转markdown

pip install -U "magic-pdf[full]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

完整安装

pip install "mineru[all]>=2.0.0" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

下载模型权重文件 linux下

pip install huggingface_hub

wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/scripts/download_models_hf.py -O download_models_hf.py

python download_models_hf.py

方式一：

pip install huggingface_hub

curl -o download_models_hf.py https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/scripts/download_models_hf.py

python download_models_hf.py

方式二：

pip install modelscope

curl -o download_models.py https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/scripts/download_models.py

python download_models.py

新版本这种方法弃用了，直接运行就可以自动下载模型

下载完成后，系统会自动在用户目录下生成magic-pdf.json配置文件

Windows：C:\Users\用户名

Linux：/home/用户名

macOS：/Users/用户名

使用 CUDA 加速

修改【用户目录】中配置文件 magic-pdf.json 中”device-mode”的值

{   "device-mode":"cuda" }

覆盖安装支持 cuda 的 torch 和 torchvision

CUDA11.8

pip install --force-reinstall torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

CUDA12.4

pip install --force-reinstall torch==2.6.0 torchvision==0.21.1 "numpy<2.0.0" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

CUDA12.6

pip install --force-reinstall torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

如果使用CUDA12.8建议使用torch 2.7.0

开启OCR加速

pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1

测试 如果只安装了magic-pdf则使用以下指令

magic-pdf -p small_ocr.pdf -o ./output

完全安装

mineru -p small_ocr.pdf -o ./output

gradio_app: 基于 Gradio 的 Web 应用

pip install gradio gradio-pdf

安装easy dataset

将 markdown 文件转为 json 格式的数据集文档

客户端安装

github下载：https://github.com/ConardLi/easy-dataset/releases

网盘下载：https://pan.quark.cn/s/ef8d0ef3785a

源码安装

下载：

git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git

NPM 启动

cd easy-dataset

安装依赖：

npm install

编译

npm run build

启动服务器

npm run start

docker启动

下载：

git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git

cd easy-dataset

构建 Docker 镜像：

docker build -t easy-dataset .

运行容器：

docker run -d -p 1717:1717 -v {YOUR_LOCAL_DB_PATH}:/app/local-db --name easy-dataset easy-dataset

npm install时报错

删除 node_modules 目录和 package-lock.json

这是关闭赞助提示的，可以不用关闭

npm config set fund false --location=global

跳过本次安装的审计

npm install --no-audit

全局关闭审计（不推荐生产环境）

npm set audit false

重新安装

npm install

最后再分享一个快速将情景对话转为 sharegpt 格式的多轮对话数据集的方法：

import json import queue import re from openai import OpenAI import requests class RemoteModelInstance:     model_client = None     headers = {         "Content-Type": "application/json"     }     def __init__(self, **kwargs):         self.base_url = kwargs.get("base_url", "http://127.0.0.1:1234/v1")         self.api_key = kwargs.get("api_key", "lm-studio")         self.sys_prompt = kwargs.get("sys_prompt", "你是一个ai助手")         self.api_type = kwargs.get("api_type", "openai")         self.model_name = kwargs.get("model_name", "qwen3-32b")         if self.api_type == "openai"or self.api_type == 'lmstudio'or self.api_type == 'lm-studio':             self.model_client = OpenAI(base_url=self.base_url, api_key=self.api_key)     def single_request(self, content, **kwargs):         try:             conversion = [                 {"role": "system", "content": self.sys_prompt},                 {"role": "user", "content": content}             ]             response = ""             if self.api_type == "openai":                 response = self.model_client.chat.completions.create(                     model=self.model_name,                     messages=conversion,                     **kwargs                 )             elif self.api_type == "ollama":                 data = {                     "model": self.model_name,                     "messages": conversion,                     "stream": False                 }                 response = requests.post(self.base_url, headers=self.headers, json=data).json()                 response = response.get("message")["content"]             else:                 return response             parts = re.split(r'</think>.*', response, maxsplit=1, flags=0)             if len(parts) > 1:                 response = ' '.join(parts[1:])             else:                 response = parts[0]             return response         except Exception as e:             print(f"model request Error: {e}")             returnNone base_sys_prompt = '你是一个数据标注工程师，你需要将我给的对话片段转换为标准JSON对话格式。' base_sys_prompt += '要求：1. 只需输出结果，不要任何分析解释。' base_sys_prompt += '2. 格式必须严格遵循这个示例：{"conversations": [{"role": "user/assistant","content": "合并后的对话内容和上下文描述"}]}。' base_sys_prompt += '3. 处理规则：将直接引语和旁白描述合并到content字段说，话者作为内容开头，旁白描述转为第三人称叙述。' # model = RemoteModelInstance(base_url='http://192.168.137.163:1234/v1',api_key='lmstudio',api_type='openai',model_name='qwen3:32b') model = RemoteModelInstance(base_url='http://192.168.0.132:11434/api/chat',api_key='ollama',api_type='ollama',model_name='qwen3:32b') user_name = '奥黛丽' assistant_name = '其余' sys_prompt = base_sys_prompt + f'对话中{user_name}的role为user，{assistant_name}的role为assistant' model.sys_prompt = sys_prompt print(model.single_request('“太感谢您了！‘愚者’先生您真是太慷慨了！”奥黛丽欣喜地回应道。她为自己刚才想用金钱购买消息的庸俗忏悔了三秒。克莱恩停止手指的敲动，语气平淡地描述道：“第一个常识，非凡特性不灭定律，非凡特性不会毁灭，不会减少，只是从一个事物转移到另一个事物。”我不知不觉竟然用上了队长的口吻……克莱恩的嘴角下意识就翘了起来。'))

运行结果：

{"conversations": [{"role": "user", "content": "奥黛丽：太感谢您了！‘愚者’先生您真是太慷慨了！她为自己刚才想用金钱购买消息的庸俗忏悔了三秒"}, {"role": "assistant", "content": "克莱恩：第一个常识，非凡特性不灭定律，非凡特性不会毁灭，不会减少，只是从一个事物转移到另一个事物。克莱恩不知不觉竟然用上了队长的口吻，嘴角下意识翘了起来"}]}

完整提示词： 

你是一个数据标注工程师，你需要将我给的对话片段转换为标准JSON对话格式。要求：1. 只需输出结果，不要任何分析解释。2. 格式必须严格遵循这个示例：{"conversations": [{"role": "user/assistant","content": "合并后的对话内容和上下文描述"}]}。3. 处理规则：将直接引语和旁白描述合并到content字段说，话者作为内容开头，旁白描述转为第三人称叙述。

可以直接将上面的提示词给官方的Ai，直接使用更方便，效果也会更好。

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