PaddleOCR-VL GPU环境下PDF批量处理最佳实践：解决显存溢出与性能优化

PaddleOCR-VL GPU环境下PDF批量处理最佳实践：解决显存溢出与性能优化

一、前言

在实际项目中，我们经常需要对大量PDF文档进行OCR识别，并将其转换为结构化的JSON和Markdown格式。本文将详细介绍如何使用PaddleOCR-VL模型，在GPU环境下高效、稳定地处理PDF文件，特别针对显存不足的问题提供解决方案。

二、环境准备

2.1 系统环境要求

sudoaptupdatesudoaptinstall-y\python3.10\python3.10-venv\python3.10-dev\python3.10-distutils\python3-pip

或者使用conda环境：

conda create --name paddlepython=3.10conda activate paddle

2.2 安装PaddlePaddle和PaddleX

# 安装GPU版本的PaddlePaddlepython -m pipinstallpaddlepaddle-gpu==3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/# 安装PaddleX OCR模块pipinstall"paddlex[ocr]"

2.3 验证环境

# 检查GPU信息Wed Jan2816:07:362026+---------------------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI535.113.01 Driver Version:535.113.01 CUDA Version:12.2||-----------------------------------------+----------------------+----------------------+|GPU Name Persistence-M|Bus-Id Disp.A|Volatile Uncorr. ECC||Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|Memory-Usage|GPU-Util Compute M.||||MIG M.||=========================================+======================+======================||0NVIDIA GeForce RTX2080Ti Off|00000000:00:08.0 Off|N/A||40% 52C P2 103W / 250W|10535MiB / 11264MiB|50% Default||||N/A|+---------