PDF-Extract-Kit: 高质量PDF解析工具箱🔥🔥🔥

更便捷的使用方式：MinerU桌面端。无需编程，无需登录，图形界面，简单交互，畅用无忧。🚀🚀🚀

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更新记录

2025/06/20 2.0.6发布
- 修复vlm模式下，某些偶发的无效块内容导致解析中断问题
- 修复vlm模式下，某些不完整的表结构导致的解析中断问题
2025/06/17 2.0.5发布
- 修复了sglang-client模式下依然需要下载模型的问题
- 修复了sglang-client模式需要依赖torch等实际运行不需要的包的问题
- 修复了同一进程内尝试通过多个url启动多个sglang-client实例时，只有第一个生效的问题
2025/06/15 2.0.3发布
- 修复了当下载模型类型设置为all时，配置文件出现键值更新错误的问题
- 修复了命令行模式下公式和表格功能开关不生效导致功能无法关闭的问题
- 修复了sglang-engine模式下，0.4.7版本sglang的兼容性问题
- 更新了sglang环境下部署完整版MinerU的Dockerfile和相关安装文档
2025/06/13 2.0.0发布
- MinerU 2.0 是一次从架构到功能的全面重构与升级，带来了更简洁的设计、更强的性能以及更灵活的使用体验。
  - 全新架构：MinerU 2.0 在代码结构和交互方式上进行了深度重构，显著提升了系统的易用性、可维护性与扩展能力。
    - 去除第三方依赖限制：彻底移除对 pymupdf 的依赖，推动项目向更开放、合规的开源方向迈进。
    - 开箱即用，配置便捷：无需手动编辑 JSON 配置文件，绝大多数参数已支持命令行或 API 直接设置。
    - 模型自动管理：新增模型自动下载与更新机制，用户无需手动干预即可完成模型部署。
    - 离线部署友好：提供内置模型下载命令，支持完全断网环境下的部署需求。
    - 代码结构精简：移除数千行冗余代码，简化类继承逻辑，显著提升代码可读性与开发效率。
    - 统一中间格式输出：采用标准化的 middle_json 格式，兼容多数基于该格式的二次开发场景，确保生态业务无缝迁移。
  - 全新模型：MinerU 2.0 集成了我们最新研发的小参数量、高性能多模态文档解析模型，实现端到端的高速、高精度文档理解。
    - 小模型，大能力：模型参数不足 1B，却在解析精度上超越传统 72B 级别的视觉语言模型（VLM）。
    - 多功能合一：单模型覆盖多语言识别、手写识别、版面分析、表格解析、公式识别、阅读顺序排序等核心任务。
    - 极致推理速度：在单卡 NVIDIA 4090 上通过 sglang 加速，达到峰值吞吐量超过 10,000 token/s，轻松应对大规模文档处理需求。
    - 在线体验：您可在我们的huggingface demo上在线体验该模型：
  - 不兼容变更说明:为提升整体架构合理性与长期可维护性，本版本包含部分不兼容的变更：
    - Python 包名从 magic-pdf 更改为 mineru，命令行工具也由 magic-pdf 改为 mineru，请同步更新脚本与调用命令。
    - 出于对系统模块化设计与生态一致性的考虑，MinerU 2.0 已不再内置 LibreOffice 文档转换模块。如需处理 Office 文档，建议通过独立部署的 LibreOffice 服务先行转换为 PDF 格式，再进行后续解析操作。

历史日志

2025/05/24 1.3.12 发布

增加ppocrv5模型的支持，将ch_server模型更新为PP-OCRv5_rec_server，ch_lite模型更新为PP-OCRv5_rec_mobile（需更新模型）
- 在测试中，发现ppocrv5(server)对手写文档效果有一定提升，但在其余类别文档的精度略差于v4_server_doc，因此默认的ch模型保持不变，仍为PP-OCRv4_server_rec_doc。
- 由于ppocrv5强化了手写场景和特殊字符的识别能力，因此您可以在日繁混合场景以及手写文档场景下手动选择使用ppocrv5模型
- 您可通过lang参数lang='ch_server'(python api)或--lang ch_server(命令行)自行选择相应的模型：
  - ch ：PP-OCRv4_rec_server_doc（默认）（中英日繁混合/1.5w字典）
  - ch_server ：PP-OCRv5_rec_server（中英日繁混合+手写场景/1.8w字典）
  - ch_lite ：PP-OCRv5_rec_mobile（中英日繁混合+手写场景/1.8w字典）
  - ch_server_v4 ：PP-OCRv4_rec_server（中英混合/6k字典）
  - ch_lite_v4 ：PP-OCRv4_rec_mobile（中英混合/6k字典）
增加手写文档的支持，通过优化layout对手写文本区域的识别，现已支持手写文档的解析
- 默认支持此功能，无需额外配置
- 可以参考上述说明，手动选择ppocrv5模型以获得更好的手写文档解析效果
huggingface和modelscope的demo已更新为支持手写识别和ppocrv5模型的版本，可自行在线体验

2025/04/29 1.3.10 发布

支持使用自定义公式标识符，可通过修改用户目录下的magic-pdf.json文件中的latex-delimiter-config项实现。

2025/04/27 1.3.9 发布

优化公式解析功能，提升公式渲染的成功率

2025/04/23 1.3.8 发布

ocr默认模型(ch)更新为PP-OCRv4_server_rec_doc（需更新模型）
- PP-OCRv4_server_rec_doc是在PP-OCRv4_server_rec的基础上，在更多中文文档数据和PP-OCR训练数据的混合数据训练而成，增加了部分繁体字、日文、特殊字符的识别能力，可支持识别的字符为1.5万+，除文档相关的文字识别能力提升外，也同时提升了通用文字的识别能力。
- PP-OCRv4_server_rec_doc/PP-OCRv4_server_rec/PP-OCRv4_mobile_rec 性能对比
- 经验证，PP-OCRv4_server_rec_doc模型在中英日繁单种语言或多种语言混合场景均有明显精度提升，且速度与PP-OCRv4_server_rec相当，适合绝大部分场景使用。
- PP-OCRv4_server_rec_doc在小部分纯英文场景可能会发生单词粘连问题，PP-OCRv4_server_rec则在此场景下表现更好，因此我们保留了PP-OCRv4_server_rec模型，用户可通过增加参数lang='ch_server'(python api)或--lang ch_server(命令行)调用。

2025/04/22 1.3.7 发布

修复表格解析模型初始化时lang参数失效的问题
修复在cpu模式下ocr和表格解析速度大幅下降的问题

2025/04/16 1.3.4 发布

通过移除一些无用的块，小幅提升了ocr-det的速度
修复部分情况下由footnote导致的页面内排序错误

2025/04/12 1.3.2 发布

修复了windows系统下，在python3.13环境安装时一些依赖包版本不兼容的问题
优化批量推理时的内存占用
优化旋转90度表格的解析效果
优化财报样本中超大表格的解析效果
修复了在未指定OCR语言时，英文文本区域偶尔出现的单词黏连问题（需要更新模型）

2025/04/08 1.3.1 发布

修复了一些兼容问题
- 支持python 3.13
- 为部分过时的linux系统（如centos7）做出最后适配，并不再保证后续版本的继续支持，安装说明

2025/04/03 1.3.0 发布

安装与兼容性优化
- 通过移除layout中layoutlmv3的使用，解决了由detectron2导致的兼容问题
- torch版本兼容扩展到2.2~2.6(2.5除外)
- cuda兼容支持11.8/12.4/12.6/12.8（cuda版本由torch决定），解决部分用户50系显卡与H系显卡的兼容问题
- python兼容版本扩展到3.10~3.12，解决了在非3.10环境下安装时自动降级到0.6.1的问题
- 优化离线部署流程，部署成功后不需要联网下载任何模型文件
性能优化
- 通过支持多个pdf文件的batch处理（脚本样例），提升了批量小文件的解析速度 (与1.0.1版本相比，公式解析速度最高提升超过1400%，整体解析速度最高提升超过500%)
- 通过优化mfr模型的加载和使用，降低了显存占用并提升了解析速度(需重新执行模型下载流程以获得模型文件的增量更新)
- 优化显存占用，最低仅需6GB即可运行本项目
- 优化了在mps设备上的运行速度
解析效果优化
- mfr模型更新到unimernet(2503)，解决多行公式中换行丢失的问题
易用性优化
- 通过使用paddleocr2torch，完全替代paddle框架以及paddleocr在项目中的使用，解决了paddle和torch的冲突问题，和由于paddle框架导致的线程不安全问题
- 解析过程增加实时进度条显示，精准把握解析进度，让等待不再痛苦

2025/03/03 1.2.1 发布，修复了一些问题

修复在字母与数字的全角转半角操作时对标点符号的影响
修复在某些情况下caption的匹配不准确问题
修复在某些情况下的公式span丢失问题

2025/02/24 1.2.0 发布，这个版本我们修复了一些问题，提升了解析的效率与精度：

性能优化
- auto模式下pdf文档的分类速度提升
解析优化
- 优化对包含水印文档的解析逻辑，显著提升包含水印文档的解析效果
- 改进了单页内多个图像/表格与caption的匹配逻辑，提升了复杂布局下图文匹配的准确性
问题修复
- 修复在某些情况下图片/表格span被填充进textblock导致的异常
- 修复在某些情况下标题block为空的问题

2025/01/22 1.1.0 发布，在这个版本我们重点提升了解析的精度与效率：

模型能力升级（需重新执行模型下载流程以获得模型文件的增量更新）
- 布局识别模型升级到最新的 `doclayout_yolo(2501)` 模型，提升了layout识别精度
- 公式解析模型升级到最新的 `unimernet(2501)` 模型，提升了公式识别精度
性能优化
- 在配置满足一定条件（显存16GB+）的设备上，通过优化资源占用和重构处理流水线，整体解析速度提升50%以上
解析效果优化
- 在线demo（mineru.net / huggingface / modelscope）上新增标题分级功能（测试版本，默认开启），支持对标题进行分级，提升文档结构化程度

2025/01/10 1.0.1 发布，这是我们的第一个正式版本，在这个版本中，我们通过大量重构带来了全新的API接口和更广泛的兼容性，以及全新的自动语言识别功能：

全新API接口
- 对于数据侧API，我们引入了Dataset类，旨在提供一个强大而灵活的数据处理框架。该框架当前支持包括图像（.jpg及.png）、PDF、Word（.doc及.docx）、以及PowerPoint（.ppt及.pptx）在内的多种文档格式，确保了从简单到复杂的数据处理任务都能得到有效的支持。
- 针对用户侧API，我们将MinerU的处理流程精心设计为一系列可组合的Stage阶段。每个Stage代表了一个特定的处理步骤，用户可以根据自身需求自由地定义新的Stage，并通过创造性地组合这些阶段来定制专属的数据处理流程。
更广泛的兼容性适配
- 通过优化依赖环境和配置项，确保在ARM架构的Linux系统上能够稳定高效运行。
- 深度适配华为昇腾NPU加速，积极响应信创要求，提供自主可控的高性能计算能力，助力人工智能应用平台的国产化应用与发展。 NPU加速教程
自动语言识别
- 通过引入全新的语言识别模型，在文档解析中将 `lang` 配置为 `auto`，即可自动选择合适的OCR语言模型，提升扫描类文档解析的准确性。

2024/11/22 0.10.0发布，通过引入混合OCR文本提取能力，

在公式密集、span区域不规范、部分文本使用图像表现等复杂文本分布场景下获得解析效果的显著提升
同时具备文本模式内容提取准确、速度更快与OCR模式span/line区域识别更准的双重优势

2024/11/15 0.9.3发布，为表格识别功能接入了RapidTable,单表解析速度提升10倍以上，准确率更高，显存占用更低

2024/11/06 0.9.2发布，为表格识别功能接入了StructTable-InternVL2-1B模型

2024/10/31 0.9.0发布，这是我们进行了大量代码重构的全新版本，解决了众多问题，提升了性能，降低了硬件需求，并提供了更丰富的易用性：

重构排序模块代码，使用 layoutreader 进行阅读顺序排序，确保在各种排版下都能实现极高准确率
重构段落拼接模块，在跨栏、跨页、跨图、跨表情况下均能实现良好的段落拼接效果
重构列表和目录识别功能，极大提升列表块和目录块识别的准确率及对应文本段落的解析效果
重构图、表与描述性文本的匹配逻辑，大幅提升 caption 和 footnote 与图表的匹配准确率，并将描述性文本的丢失率降至接近0
增加 OCR 的多语言支持，支持 84 种语言的检测与识别，语言支持列表详见 OCR 语言支持列表
增加显存回收逻辑及其他显存优化措施，大幅降低显存使用需求。开启除表格加速外的全部加速功能(layout/公式/OCR)的显存需求从16GB降至8GB，开启全部加速功能的显存需求从24GB降至10GB
优化配置文件的功能开关，增加独立的公式检测开关，无需公式检测时可大幅提升速度和解析效果
集成 PDF-Extract-Kit 1.0
- 加入自研的 `doclayout_yolo` 模型，在相近解析效果情况下比原方案提速10倍以上，可通过配置文件与 `layoutlmv3` 自由切换
- 公式解析升级至 `unimernet 0.2.1`，在提升公式解析准确率的同时，大幅降低显存需求
- 因 `PDF-Extract-Kit 1.0` 更换仓库，需要重新下载模型，步骤详见如何下载模型

2024/09/27 0.8.1发布，修复了一些bug，同时提供了在线demo的本地化部署版本和前端界面

2024/09/09 0.8.0发布，支持Dockerfile快速部署，同时上线了huggingface、modelscope demo

2024/08/30 0.7.1发布，集成了paddle tablemaster表格识别功能

2024/08/09 0.7.0b1发布，简化安装步骤提升易用性，加入表格识别功能

2024/08/01 0.6.2b1发布，优化了依赖冲突问题和安装文档

2024/07/05 首次开源

MinerU

项目简介

MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具（如markdown、json），可以很方便地抽取为任意格式。 MinerU诞生于书生-浦语的预训练过程中，我们将会集中精力解决科技文献中的符号转化问题，希望在大模型时代为科技发展做出贡献。相比国内外知名商用产品MinerU还很年轻，如果遇到问题或者结果不及预期请到issue提交问题，同时附上相关PDF。

https://github.com/user-attachments/assets/4bea02c9-6d54-4cd6-97ed-dff14340982c

主要功能

删除页眉、页脚、脚注、页码等元素，确保语义连贯
输出符合人类阅读顺序的文本，适用于单栏、多栏及复杂排版
保留原文档的结构，包括标题、段落、列表等
提取图像、图片描述、表格、表格标题及脚注
自动识别并转换文档中的公式为LaTeX格式
自动识别并转换文档中的表格为HTML格式
自动检测扫描版PDF和乱码PDF，并启用OCR功能
OCR支持84种语言的检测与识别
支持多种输出格式，如多模态与NLP的Markdown、按阅读顺序排序的JSON、含有丰富信息的中间格式等
支持多种可视化结果，包括layout可视化、span可视化等，便于高效确认输出效果与质检
支持纯CPU环境运行，并支持 GPU(CUDA)/NPU(CANN)/MPS 加速
兼容Windows、Linux和Mac平台

快速开始

如果遇到任何安装问题，请先查询 FAQ
如果遇到解析效果不及预期，参考 Known Issues
有2种不同方式可以体验MinerU的效果：

在线体验
本地部署

[!WARNING] 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-sgslang
操作系统	windows/linux/mac	windows/linux	windows(wsl2)/linux
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
CPU推理支持	✅	❌	❌
GPU要求	Turing及以后架构，6G显存以上或Apple Silicon	Ampere及以后架构，8G显存以上	Ampere及以后架构，24G显存及以上

在线体验

🚀🚀🚀VLM demo

本地部署

1. 安装 MinerU

1.1 使用 pip 或 uv 安装


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

1.2 源码安装


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

[!TIP] Linux和macOS系统安装后自动支持cuda/mps加速，Windows用户如需使用cuda加速，请前往 Pytorch官网选择合适的cuda版本安装pytorch。

1.3 安装完整版（支持 sglang 加速）（需确保设备有Ampere及以后架构，24G显存及以上显卡）

如需使用 sglang 加速 VLM 模型推理，请选择合适的方式安装完整版本：

使用uv或pip安装


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

从源码安装：


uv pip install -e .[all] -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

使用 Dockerfile 构建镜像：


wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/china/Dockerfile
docker build -t mineru-sglang:latest -f Dockerfile .

启动 Docker 容器：


docker run --gpus all \
  --shm-size 32g \
  -p 30000:30000 \
  --ipc=host \
  mineru-sglang:latest \
  mineru-sglang-server --host 0.0.0.0 --port 30000

或使用 Docker Compose 启动：


  wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/compose.yaml
  docker compose -f compose.yaml up -d

[!TIP] Dockerfile默认使用lmsysorg/sglang:v0.4.7-cu124作为基础镜像，如有需要，您可以自行修改为其他平台版本。

1.4 安装client（用于在仅需 CPU 和网络连接的边缘设备上连接 sglang-server）


uv pip install -U mineru -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-sglang-client -u http://<host_ip>:<port>

2. 使用 MinerU

2.1 命令行使用方式

基础用法

最简单的命令行调用方式如下：


mineru -p <input_path> -o <output_path>

<input_path>：本地 PDF 文件或目录（支持 pdf/png/jpg/jpeg）
<output_path>：输出目录

查看帮助信息

获取所有可用参数说明：


mineru --help

参数详解


Usage: mineru [OPTIONS]

Options:
  -v, --version                   显示版本并退出
  -p, --path PATH                 输入文件路径或目录（必填）
  -o, --output PATH               输出目录（必填）
  -m, --method [auto|txt|ocr]     解析方法：auto（默认）、txt、ocr（仅用于 pipeline 后端）
  -b, --backend [pipeline|vlm-transformers|vlm-sglang-engine|vlm-sglang-client]
                                  解析后端（默认为 pipeline）
  -l, --lang [ch|ch_server|... ]  指定文档语言（可提升 OCR 准确率，仅用于 pipeline 后端）
  -u, --url TEXT                  当使用 sglang-client 时，需指定服务地址
  -s, --start INTEGER             开始解析的页码（从 0 开始）
  -e, --end INTEGER               结束解析的页码（从 0 开始）
  -f, --formula BOOLEAN           是否启用公式解析（默认开启，仅 pipeline 后端）
  -t, --table BOOLEAN             是否启用表格解析（默认开启，仅 pipeline 后端）
  -d, --device TEXT               推理设备（如 cpu/cuda/cuda:0/npu/mps，仅 pipeline 后端）
  --vram INTEGER                  单进程最大 GPU 显存占用（仅 pipeline 后端）
  --source [huggingface|modelscope|local]
                                  模型来源，默认 huggingface
  --help                          显示帮助信息

2.2 模型源配置

MinerU 默认在首次运行时自动从 HuggingFace 下载所需模型。若无法访问 HuggingFace，可通过以下方式切换模型源：

切换至 ModelScope 源


mineru -p <input_path> -o <output_path> --source modelscope

或设置环境变量：


export MINERU_MODEL_SOURCE=modelscope
mineru -p <input_path> -o <output_path>

使用本地模型

1. 下载模型到本地


mineru-models-download --help

或使用交互式命令行工具选择模型下载：


mineru-models-download

下载完成后，模型路径会在当前终端窗口输出，并自动写入用户目录下的 mineru.json。

2. 使用本地模型进行解析


mineru -p <input_path> -o <output_path> --source local

或通过环境变量启用：


export MINERU_MODEL_SOURCE=local
mineru -p <input_path> -o <output_path>

2.3 使用 sglang 加速 VLM 模型推理

启动 sglang-engine 模式


mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-sglang-engine

启动 sglang-server/client 模式

启动 Server：


mineru-sglang-server --port 30000

[!TIP] sglang加速需设备有Ampere及以后架构，24G显存及以上显卡，如您有两张12G或16G显卡，可以通过张量并行（TP）模式使用: mineru-sglang-server --port 30000 --tp 2

如使用两张卡仍出现显存不足错误或需要使用多卡并行增加吞吐量或推理速度，请参考 sglang官方文档

在另一个终端中使用 Client 调用：


mineru -p <input_path> -o <output_path> -b vlm-sglang-client -u http://127.0.0.1:30000

[!TIP] 更多关于输出文件的信息，请参考输出文件说明

3. API 调用方式

您也可以通过 Python 代码调用 MinerU，示例代码请参考： 👉 Python 调用示例

4. 部署衍生项目

社区开发者基于 MinerU 进行了多种二次开发，包括：

基于 Gradio 的图形界面
基于 FastAPI 的 Web API
多卡负载均衡的客户端/服务端架构
基于官网API的MCP Server

这些项目通常提供更好的用户体验和更多功能。

详细部署方式请参阅： 👉 衍生项目说明

TODO

基于模型的阅读顺序
正文中目录、列表识别
表格识别
标题分级
正文中代码块识别
化学式识别
几何图形识别

Known Issues

阅读顺序基于模型对可阅读内容在空间中的分布进行排序，在极端复杂的排版下可能会部分区域乱序
不支持竖排文字
目录和列表通过规则进行识别，少部分不常见的列表形式可能无法识别
代码块在layout模型里还没有支持
漫画书、艺术图册、小学教材、习题尚不能很好解析
表格识别在复杂表格上可能会出现行/列识别错误
在小语种PDF上，OCR识别可能会出现字符不准确的情况（如拉丁文的重音符号、阿拉伯文易混淆字符等）
部分公式可能会无法在markdown中渲染

FAQ

常见问题

FAQ

All Thanks To Our Contributors

License Information

LICENSE.md

本项目目前部分模型基于YOLO训练，但因其遵循AGPL协议，可能对某些使用场景构成限制。未来版本迭代中，我们计划探索并替换为许可条款更为宽松的模型，以提升用户友好度及灵活性。

Acknowledgments

Citation


@misc{wang2024mineruopensourcesolutionprecise,
      title={MinerU: An Open-Source Solution for Precise Document Content Extraction}, 
      author={Bin Wang and Chao Xu and Xiaomeng Zhao and Linke Ouyang and Fan Wu and Zhiyuan Zhao and Rui Xu and Kaiwen Liu and Yuan Qu and Fukai Shang and Bo Zhang and Liqun Wei and Zhihao Sui and Wei Li and Botian Shi and Yu Qiao and Dahua Lin and Conghui He},
      year={2024},
      eprint={2409.18839},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2409.18839}, 
}

@article{he2024opendatalab,
  title={Opendatalab: Empowering general artificial intelligence with open datasets},
  author={He, Conghui and Li, Wei and Jin, Zhenjiang and Xu, Chao and Wang, Bin and Lin, Dahua},
  journal={arXiv preprint arXiv:2407.13773},
  year={2024}
}

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