Dolphin v2: Praktyczny przewodnik po analizie obrazów dokumentów nowej generacji dla twórczych przepływów pracy

Przegląd: Dlaczego Dolphin v2 jest ważny dla twórców treści#

Dolphin v2 to model open-source do analizy obrazów dokumentów, zaprojektowany do konwertowania złożonych dokumentów wizualnych – takich jak zeskanowane pliki PDF, paragony, formularze, slajdy, magazyny i storyboardy – na ustrukturyzowane, czytelne dla maszyn dane wyjściowe. Dla twórców treści, którzy rutynowo zmagają się z nieuporządkowanymi danymi wejściowymi i czasochłonnymi zadaniami administracyjnymi, Dolphin v2 obiecuje szybszą drogę od surowych plików do użytecznych zasobów, które można edytować, przeszukiwać i automatyzować.

Niezależnie od tego, czy jesteś twórcą wideo wyodrębniającym skrypty z plików PDF, projektantem analizującym wytyczne dotyczące marki i arkusze stylów, pisarzem kompilującym odniesienia z zeskanowanych książek, czy aktorem głosowym organizującym arkusze dialogowe postaci, Dolphin v2 może przekształcić nieustrukturyzowane obrazy dokumentów w czysty format JSON, CSV, Markdown lub zwykły tekst. Jest to oprogramowanie open-source (licencja MIT), aktywnie rozwijane i dostępne na GitHubie pod adresem https://github.com/bytedance/Dolphin, z modelami hostowanymi przez społeczność (zobacz dokumentację projektu, aby uzyskać linki do Hugging Face).

W tym przewodniku przedstawimy, czym jest Dolphin v2, co nowego w porównaniu z v1, jak to działa, jak zainstalować i używać, typowe pułapki, kwestie związane z wydajnością i praktyczne przypadki użycia w twórczości – abyś mógł z pewnością wprowadzić Dolphin v2 do swojej codziennej pracy.

Co to jest Dolphin v2?#

W skrócie:

• Dolphin v2 to model do analizy obrazów dokumentów, który odczytuje obrazy lub pliki PDF i generuje ustrukturyzowane dane.
• Jest skierowany do potoków bez OCR lub z lekkim OCR, minimalizując zależność od kruchych kroków OCR.
• Obsługuje różnorodne typy dokumentów (formularze, faktury, tabele, wykresy, wielokolumnowe magazyny, plakaty).
• Nadaje się zarówno do szybkiej lokalnej inferencji, jak i skalowalnych wdrożeń serwerowych.
• Jest open-source na licencji MIT, promując komercyjne i badawcze wykorzystanie.
• Kod, modele, dema i dokumentacja są utrzymywane za pośrednictwem oficjalnego repozytorium GitHub: https://github.com/bytedance/Dolphin.

Dolphin v2 został zbudowany tak, aby był praktyczny, solidny i przyjazny dla programistów. Ma na celu zmniejszenie tarcia związanego z rozumieniem dokumentów i przyspieszenie złożonych zadań przedprodukcyjnych lub postprodukcyjnych, gdzie twórcy często spędzają godziny na ręcznym przepisywaniu, tagowaniu i reorganizowaniu treści.

Co nowego w Dolphin v2 w porównaniu z v1#

Dolphin v2 koncentruje się na poprawie komfortu użytkowania, solidności w rzeczywistych scenariuszach i łatwości integracji. Chociaż dokładne szczegóły implementacji ewoluują, twórcy mogą oczekiwać następujących kluczowych ulepszeń:

• Odporność na rzeczywiste przechwytywanie:

  • Lepsza obsługa przekrzywionych, słabo oświetlonych lub niedoskonałych skanów mobilnych.
  • Poprawiona tolerancja na zaszumione adnotacje, pieczątki i znaki wodne.

• Lepsze rozumienie struktury:

  • Bardziej precyzyjna analiza układu dla wielokolumnowych, wielojęzycznych publikacji.
  • Mocniejsza obsługa tabel, wykresów i par klucz-wartość powszechnych w formularzach i fakturach.

• Obsługa dłuższych dokumentów:

  • Ulepszone dzielenie na fragmenty, świadomość paginacji i kontekst między stronami.
  • Płynniejsze łączenie ustrukturyzowanych danych wyjściowych w wielostronicowych plikach PDF.

• Tryby OCR-light/OCR-free:

  • Zmniejszona potrzeba oddzielnego kroku OCR; gdy OCR jest używany, Dolphin v2 obsługuje wtyczki silników OCR jako rezerwowe.

• Dane wyjściowe JSON-first:

  • Czysty, spójny schemat dla automatyzacji downstream w Notion, Airtable, wtyczkach Figma, arkuszach kalkulacyjnych lub skryptach NLE.

• Usprawnione wdrażanie:

  • Bardziej przejrzyste przykłady serwera/API i szybszy zimny start do użytku produkcyjnego.
  • Łatwiejszy eksport do formatów takich jak CSV, Markdown i HTML.

• Lepsze doświadczenie programistyczne:

  • Bardziej przejrzyste konfiguracje, przykładowe notatniki i potoki referencyjne.
  • Licencja MIT sprawia, że ​​wdrożenie w komercyjnych potokach jest proste.

Razem te udoskonalenia sprawiają, że Dolphin v2 jest łatwiejszy do zaufania, szybszy do wdrożenia i bardziej skuteczny w przepływach pracy zorientowanych na twórców wszystkich rozmiarów.

Jak działa Dolphin v2 (na wysokim poziomie)#

Chociaż konkretne moduły i przepisy szkoleniowe są udokumentowane w repozytorium, oto koncepcyjny widok sposobu, w jaki Dolphin v2 przetwarza dokumenty:

1. Kodowanie wizualne:

   • Obraz strony wejściowej (z pliku PDF lub przechwycony z kamery) jest normalizowany i wprowadzany do szkieletu wizyjnego w celu wygenerowania bogatych osadzeń wizualnych, które uwzględniają układ.

2. Dekodowanie języka i struktury:

   • Dekoder tekstu (często transformator) generuje ustrukturyzowane tokeny reprezentujące treść dokumentu i elementy układu (nagłówki, akapity, listy, tabele, komórki, pary klucz-wartość).

3. Generowanie oparte na schemacie:

   • Dolphin v2 jest dostrojony do generowania ustrukturyzowanych danych wyjściowych – zwykle JSON – zgodnie z przewidywalnym schematem, który można mapować na swoje aplikacje.
   • Obejmuje to współrzędne komórek tabeli, kolejność czytania, nagłówki sekcji i powiązanie między etykietami i wartościami w formularzach.

4. Opcjonalna integracja OCR:

   • W przypadku określonych języków lub obrazów o niskim kontraście wtyczka OCR może poprawić wierność tekstu. Dolphin v2 jest elastyczny: użyj trybu bez OCR dla szybkości i prostoty lub trybu hybrydowego dla dokładności w trudnych przypadkach.

5. Przetwarzanie końcowe:

   • Dane wyjściowe są standaryzowane do formatów, które mogą być używane przez narzędzia produkcyjne. Pomyśl o CSV dla arkuszy kalkulacyjnych, Markdown dla dokumentów i wiki lub JSON dla automatyzacji i interfejsów API.

Dla twórców kluczowe jest to, że Dolphin v2 ma na celu zminimalizowanie ręcznego czyszczenia. Otrzymujesz ustrukturyzowaną treść gotową do edycji, wyrównania lub publikacji – bez przebudowywania potoku od zera.

Wymagania systemowe i kompatybilność#

Dolphin v2 jest przeznaczony do uruchamiania na nowoczesnych konfiguracjach konsumenckich i stacjach roboczych. Typowe wymagania:

• OS: Linux lub Windows (macOS dla inferencji CPU; akceleracja GPU różni się w zależności od sprzętu)
• Python: 3.8–3.11 (sprawdź repozytorium, aby uzyskać dokładne wersje)
• Zależności: PyTorch (kompilacje GPU wymagają obsługi CUDA), OpenCV, Pillow i inne standardowe biblioteki ML
• Sprzęt:
  • Inferencja tylko na CPU jest możliwa dla małych zadań.
  • Dla przepustowości w czasie rzeczywistym lub wsadowej zalecany jest pojedynczy nowoczesny GPU (np. 12–24 GB VRAM).
  • Konfiguracje z wieloma GPU mogą przyspieszyć przetwarzanie na dużą skalę w długich plikach PDF lub dużych archiwach.

Kompatybilność:

• Pliki PDF są zwykle dzielone na obrazy na stronę; Dolphin v2 przetwarza te obrazy stron (PNG/JPG).
• Dobrze integruje się z automatyzacją opartą na Pythonie, interfejsami REST API i łańcuchami narzędzi twórczych za pośrednictwem JSON/CSV.
• Licencja MIT sprawia, że ​​Dolphin v2 można łatwo podłączyć do zastrzeżonych przepływów pracy.

Zawsze sprawdzaj https://github.com/bytedance/Dolphin, aby uzyskać najdokładniejsze i aktualne wymagania.

Instalacja i szybki start#

Dolphin v2 obsługuje wdrożenia lokalne i serwerowe. Dokładne kroki mogą się różnić; poniższe odzwierciedla typowy przepływ w oficjalnym repozytorium.

Opcja A: Ze źródła

# 1) Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/bytedance/Dolphin.git
cd Dolphin

# 2) (Zalecane) Utwórz czyste środowisko
# Używając Conda/Mamba jako przykładu:
conda create -n dolphinv2 python=3.10 -y
conda activate dolphinv2

# 3) Zainstaluj zależności (zobacz repozytorium, aby uzyskać dokładny plik wymagań)
pip install -r requirements.txt

# 4) (Opcjonalnie) Zainstaluj PyTorch z obsługą GPU zgodnie z wersją CUDA:
# Odwiedź https://pytorch.org/get-started/locally/, aby uzyskać właściwą komendę

# 5) Pobierz wagi modelu zgodnie z dokumentacją w repozytorium lub karcie modelu
# np. scripts/download_weights.sh (jeśli jest dostępny) lub pobieranie ręczne

# 6) Uruchom szybkie demo inferencji (przykładowa komenda - sprawdź repozytorium, aby uzyskać szczegółowe informacje)
python tools/infer.py \
  --image_path ./samples/invoice_01.jpg \
  --output ./outputs/invoice_01.json \
  --config ./configs/dolphin_v2.yaml \
  --weights ./weights/dolphin_v2.pth

Opcja B: Użyj dostarczonego notatnika lub aplikacji demonstracyjnej

• Repozytorium często zawiera notatnik Jupyter z przykładami end-to-end.
• Niektóre kompilacje społeczności publikują Dolphin v2 na Hugging Face. Jeśli dostępny jest wstępnie zbudowany potok, wypróbuj go w przeglądarce lub notatniku Colab.

Przykładowy fragment kodu Python (tylko wzorzec – zapoznaj się z repozytorium, aby uzyskać dokładne interfejsy API):

from pathlib import Path
from PIL import Image
import json

# Pseudokod: rzeczywiste nazwy API mogą się różnić
# np. dolphin.load_model(), dolphin.preprocess(), dolphin.postprocess()

# 1) Załaduj model
model = load_dolphin_v2(weights_path="weights/dolphin_v2.pth", device="cuda:0")

# 2) Wstępnie przetwórz obraz
img = Image.open("samples/storyboard_page.jpg").convert("RGB")
batch = preprocess_for_dolphin_v2([img])

# 3) Inferencja
with torch.no_grad():
    raw_outputs = model(batch)

# 4) Przetwarzanie końcowe do ustrukturyzowanego JSON
result = postprocess_dolphin_v2(raw_outputs)[0]

# 5) Zapisz i sprawdź
Path("outputs").mkdir(exist_ok=True)
with open("outputs/storyboard_page.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print("Wyodrębnione klucze:", list(result.keys()))

Wskazówka: Dolphin v2 zwykle zwraca ustrukturyzowane elementy, takie jak akapity, tytuły, tabele z komórkami lub pola klucz-wartość dla formularzy. Możesz przekonwertować je na CSV, Markdown lub schemat CMS.

Używanie Dolphin v2 w produkcyjnym API#

Wiele zespołów otacza Dolphin v2 lekką usługą REST i wywołuje ją z narzędzi twórczych, NLE lub skryptów automatyzacji. Minimalny przykład FastAPI (tylko struktura; dostosuj do funkcji repozytorium):

from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
from PIL import Image
import io, json

app = FastAPI()
model = load_dolphin_v2(weights_path="weights/dolphin_v2.pth", device="cuda:0")

@app.post("/parse")
async def parse_document(file: UploadFile = File(...)):
    content = await file.read()
    image = Image.open(io.BytesIO(content)).convert("RGB")
    batch = preprocess_for_dolphin_v2([image])
    with torch.no_grad():
        raw = model(batch)
    result = postprocess_dolphin_v2(raw)[0]
    return result  # FastAPI zserializuje dict->JSON

Wdróż to za Nginx lub bezserwerowym punktem końcowym GPU i połącz z systemem MAM/DAM, Arkuszami Google, Notion lub własnym potokiem.

Wydajność i testy porównawcze#

Wydajność zależy od GPU, rozdzielczości wejściowej i złożoności dokumentu. Ogólnie:

• Dolphin v2 ma na celu zapewnienie wyższej dokładności niż v1 na wielokolumnowych stronach, formularzach, fakturach i zaszumionych skanach.
• Opóźnienie na stronę może być zbliżone do czasu rzeczywistego na pojedynczym nowoczesnym GPU, a przetwarzanie wsadowe przyspiesza wielostronicowe pliki PDF.
• Aby uzyskać najlepsze wyniki, dopasuj rozdzielczość wejściową do zalecanych ustawień modelu (zobacz konfiguracje).

Porównania:

• W porównaniu z tradycyjnym OCR + analizą opartą na regułach, Dolphin v2 redukuje kruche heurystyki i ręczne czyszczenie.
• W porównaniu ze starszymi stosami rozumienia dokumentów, Dolphin v2 podkreśla układ, wierność struktury i spójne schematy.
• Raporty społeczności wskazują na konkurencyjne wyniki w porównaniu z najnowocześniejszymi podejściami bez OCR na popularnych testach porównawczych (np. FUNSD, SROIE, zadania w stylu DocVQA). Aby uzyskać dokładne liczby i wykresy, zobacz sekcję testów porównawczych i kartę modelu w repozytorium.

Wskazówki dotyczące powtarzalnych testów porównawczych:

• Ustal rozdzielczość wejściową i rozmiar partii.
• Użyj wydzielonego zestawu rzeczywistych dokumentów (nie tylko publicznych zbiorów danych).
• Zmierz zarówno precyzję (wierność tekstu, dokładność struktury), jak i koszt (opóźnienie, pamięć GPU).
• Zaloguj czas przetwarzania końcowego; ma to znaczenie w produkcji.

Rzeczywiste przypadki użycia dla twórców#

Dolphin v2 błyszczy w codziennych twórczych przepływach pracy:

• Twórcy i edytorzy wideo:

  • Wyodrębniaj skrypty i listy ujęć z plików PDF i zeskanowanych notatników.
  • Konwertuj storyboardy na ustrukturyzowane dane, ułatwiając planowanie edycji i śledzenie ciągłości.
  • Automatycznie generuj wersje robocze napisów z prezentacji slajdów z notatkami prelegenta.

• Projektanci i dyrektorzy artystyczni:

  • Analizuj wytyczne dotyczące marki na przeszukiwalny Markdown i specyfikacje komponentów.
  • Wyodrębniaj palety kolorów, reguły typografii i specyfikacje siatki ze stylizowanych plików PDF.

• Pisarze i badacze:

  • Konwertuj zeskanowane odniesienia na czyste, ustrukturyzowane notatki z cytatami i odniesieniami.
  • Analizuj wielokolumnowe akademickie pliki PDF na sekcje, zachowując kolejność czytania.

• Aktorzy głosowi i producenci audio:

  • Przekształcaj arkusze postaci, arkusze wezwań i strony w ustandaryzowane pliki CSV do szybkiego wyszukiwania.
  • Wyodrębniaj przewodniki wymowy i adnotacje do ustrukturyzowanych słowników.

• Freelancerzy i studia:

  • Automatyzuj analizę faktur i paragonów do celów księgowych i podatkowych.
  • Przetwarzaj umowy o zachowaniu poufności i umowy na podsumowania klucz-wartość (strony, daty, kwoty).

W każdym przypadku Dolphin v2 redukuje powtarzalną pracę ręczną i zwalnia więcej czasu na twórcze decyzje.

Wzorce integracji i najlepsze praktyki#

• JSON-first: Zachowaj dane wyjściowe Dolphin v2 jako JSON w całym potoku. Konwertuj na CSV/Markdown tylko na ostatnim etapie.
• Człowiek w pętli: W przypadku krytycznych dokumentów dodaj szybki interfejs użytkownika do przeglądu, w którym redaktorzy mogą zatwierdzać lub poprawiać dane wyjściowe.
• Szablony i podpowiedzi: Jeśli repozytorium udostępnia szablony schematów lub podpowiedzi, ustandaryzuj je w całym zespole, aby dane wyjściowe były przewidywalne.
• Reguły przetwarzania końcowego: Dodaj lekkie reguły do obsługi przypadków brzegowych (np. łączenie podzielonych linii, naprawianie dziwactw rezerwowych OCR).
• Przypinanie wersji: Przypnij wagi Dolphin v2 i wersje konfiguracji w produkcji, aby uniknąć nieoczekiwanych zmian podczas aktualizacji.
• Przechowywanie: Zapisz zarówno surowe obrazy, jak i dane wyjściowe JSON Dolphin v2 w celu zapewnienia identyfikowalności i szybkiego ponownego przetwarzania.

Licencjonowanie, zarządzanie i społeczność#

• Licencja: Licencja MIT – zezwalająca, odpowiednia do użytku komercyjnego i open-source. Zobacz LICENSE w https://github.com/bytedance/Dolphin.
• Przejrzystość: Sprawdź plik README, kartę modelu i dzienniki zmian w repozytorium, aby uzyskać informacje o bieżących ograniczeniach i zamierzonym użyciu.
• Wkład: Projekt przyjmuje zgłoszenia i żądania pull. Otwórz zgłoszenia dotyczące błędów, próśb o funkcje lub ulepszeń dokumentacji.
• Społeczność: Dyskusje i pytania i odpowiedzi zwykle odbywają się za pośrednictwem GitHub Issues; poszukaj linków do oficjalnego forum lub wątków społeczności Hugging Face w repozytorium.

Dzięki przyjęciu Dolphin v2 na licencji MIT zespoły mogą bezpiecznie zintegrować go z zastrzeżonymi twórczymi potokami i produktami.

Rozwiązywanie problemów z Dolphin v2#

Typowe problemy i rozwiązania:

• Brak pamięci (OOM) na GPU:

  • Zmniejsz rozdzielczość wejściową lub rozmiar partii.
  • Użyj mieszanej precyzji (AMP), jeśli jest obsługiwana.
  • Przejdź na CPU dla mniejszych zadań lub użyj GPU z większą ilością VRAM.

• Niedopasowane zależności:

  • Upewnij się, że wersje PyTorch/CUDA pasują do sterownika i systemu operacyjnego.
  • Utwórz ponownie czyste środowisko wirtualne i ponownie zainstaluj wymagania.

• Nieprawidłowa kolejność czytania:

  • Włącz lub dostosuj ustawienia uwzględniające układ w konfiguracjach Dolphin v2.
  • Wstępnie przetwórz dane wejściowe: wyprostuj, zwiększ kontrast, przytnij marginesy.

• Błędy analizy tabeli:

  • Zwiększ rozdzielczość strony dla dokumentów z gęstymi tabelami.
  • Sprawdź progi wykrywania tabel w przetwarzaniu końcowym.

• Problemy z tekstem wielojęzycznym:

  • Wypróbuj tryb hybrydowy OCR dla określonych języków.
  • Zaktualizuj pakiety językowe i upewnij się, że czcionki są dostępne do renderowania.

• Niespójny schemat JSON między wersjami:

  • Przypnij wersję Dolphin v2 w produkcji.
  • Dodaj krok konwertera, aby znormalizować pola między wersjami.

• Słabe wyniki na zdjęciach ekranów lub papieru kredowego:

  • Unikaj odbić; fotografuj w rozproszonym świetle.
  • Użyj aplikacji do skanowania, aby zwiększyć kontrast i spłaszczyć perspektywę.

Jeśli utkniesz, przeszukaj istniejące zgłoszenia lub otwórz nowe na https://github.com/bytedance/Dolphin z minimalnym powtarzalnym przykładem.

Kwestie związane z bezpieczeństwem i prywatnością#

• W miarę możliwości przetwarzaj poufne dokumenty lokalnie.
• Jeśli wdrażasz Dolphin v2 jako usługę, zabezpiecz API (uwierzytelnianie, limity szybkości, TLS).
• Rejestruj tylko to, czego potrzebujesz; unikaj przechowywania surowych dokumentów, gdy jest to niepotrzebne.
• Zasady przechowywania dokumentów powinny być zgodne z umowami i przepisami klientów.

Kwestie związane z planem działania#

Chociaż dokładny plan działania ewoluuje, spodziewaj się ciągłych ulepszeń w:

• Odporność wielojęzyczna i obsługa długich dokumentów
• Optymalizacja prędkości/pamięci
• Lepsze rozumienie tabel/wykresów i podpisywanie rysunków
• Narzędzia dla programistów: ulepszone dema, narzędzia do adnotacji interfejsu użytkownika i uprzęże do testów porównawczych

Obserwuj repozytorium pod kątem wydań, tagów i wpisów dziennika zmian związanych z Dolphin v2.

Wezwanie do działania#

• Przeglądaj kod i dokumentację: https://github.com/bytedance/Dolphin
• Wypróbuj próbkę: uruchom Dolphin v2 na kilku stronach z własnego przepływu pracy i zmierz oszczędność czasu.
• Dziel się opiniami: otwieraj zgłoszenia, proponuj funkcje i udostępniaj przykłady, które pomogą innym twórcom.
• Zintegruj: otocz Dolphin v2 małym API i podłącz go do swojego potoku treści w tym tygodniu.

Dolphin v2 ma na celu sprawić, by rozumienie dokumentów było naturalnym elementem budulcowym dla zespołów kreatywnych. Zacznij od małego, szybko iteruj i pozwól, aby ustrukturyzowane dane wyjściowe wykonały ciężką pracę, podczas gdy Ty skupisz się na rzemiośle.

FAQ#

Czy Dolphin v2 został oficjalnie wydany i jest open-source?#

Tak. Dolphin v2 jest dostępny w oficjalnym repozytorium pod adresem https://github.com/bytedance/Dolphin i jest open-source na licencji MIT. Sprawdź wydania i tagi w repozytorium, aby uzyskać najnowszą wersję.

Jaka jest główna różnica między Dolphin v1 a Dolphin v2?#

Dolphin v2 poprawia odporność w świecie rzeczywistym, spójność ustrukturyzowanych danych wyjściowych, rozumienie tabel/formularzy i łatwość wdrażania. Podkreśla również płynniejszą obsługę wielostronicową i potoki JSON-first odpowiednie do automatyzacji twórczej.

Czy mogę używać Dolphin v2 bez GPU?#

Tak, w przypadku małych obciążeń. Inferencja CPU jest możliwa, ale wolniejsza. W przypadku przepustowości produkcyjnej lub dużych plików PDF zalecany jest nowoczesny GPU. Dolphin v2 znacznie korzysta z akceleracji GPU.

Czy Dolphin v2 wymaga OCR?#

Niekoniecznie. Dolphin v2 obsługuje tryby bez OCR i może integrować OCR jako rezerwę. W trudnych przypadkach (niski kontrast, rzadkie skrypty) konfiguracja hybrydowa może poprawić dokładność.

Jak zainstalować Dolphin v2?#

Sklonuj repozytorium, utwórz czyste środowisko Python, zainstaluj wymagania, pobierz wagi modelu i uruchom przykładowy skrypt inferencji. Dokładne kroki i polecenia są udokumentowane w repozytorium Dolphin v2.

Jakie formaty plików może generować Dolphin v2?#

Dolphin v2 zwykle generuje ustrukturyzowany JSON, który można przekonwertować na CSV, Markdown lub HTML. Wiele zespołów przechowuje JSON podczas przetwarzania i konwertuje go dopiero na końcu.

Czy Dolphin v2 nadaje się do użytku komercyjnego?#

Tak. Dolphin v2 jest wydany na licencji MIT, która jest zezwalająca i przyjazna dla komercyjnego wdrożenia. Zapoznaj się z plikiem LICENSE w repozytorium, aby uzyskać szczegółowe informacje.

Jak Dolphin v2 wypada w porównaniu z alternatywami?#

Dolphin v2 ma być solidny i praktyczny w rzeczywistych, twórczych przepływach pracy. W porównaniu ze stosami OCR-plus-reguły, redukuje kruche heurystyki. W porównaniu z nowoczesnymi analizatorami dokumentów, Dolphin v2 jest konkurencyjny i często łatwiejszy do zintegrowania. Oceń na własnych dokumentach, aby uzyskać uczciwe porównanie.

Gdzie mogę uzyskać wsparcie dla Dolphin v2?#

Użyj GitHub Issues w oficjalnym repozytorium do zgłaszania błędów, zadawania pytań i zgłaszania próśb o funkcje. Repozytorium może również zawierać link do karty modelu Hugging Face lub wątków społeczności.

Jakie są najlepsze praktyki wdrażania Dolphin v2 w produkcji?#

Przypnij wersje, uruchom krok przeglądu dla krytycznych dokumentów, rejestruj metryki wydajności i zabezpiecz swoje API. Zacznij od małej usługi, która zwraca JSON i skaluj w miarę wzrostu potrzebnej przepustowości.