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70.03MB · 2025-11-05
本篇笔记所对应的视频：www.bilibili.com/video/BV1kD…
这两年开源 OCR 模型真是井喷：DeepSeek-OCR、olmOCR、dots.ocr……名字越来越多，教程也越来越花。但很多朋友踩过的坑大同小异：一到长文档、多页 PDF、复杂排版（页眉页脚、多栏、表格、公式、图表），效果就开始“打折”——漏字、漏段，页眉页脚识别丢失，段落顺序错乱，表格对不齐，最后导出的文本还得人工返工。效率上不去，可靠性也难以让人放心。
我最近把一款开源的新模型 Chandra 拉出来实测，第一次有了“哦，这次真的可用”的感觉。它的定位很清晰：做高质量文档 OCR，并且尽可能恢复原始结构。简单说，不只是“看得懂字”，而是“看得懂文档”。
先看几个关键点：
页眉页脚、细小文字不再“爱丢”
很多 OCR 在页面信息密集时容易跳过这些“边角料”。Chandra 在长 PDF 扫描件上，能把页眉页脚、页码等稳定提取，并放回正确位置，后续汇编就顺手很多。
结构化导出真的能用
HTML/Markdown/JSON 的导出不是“挂个名”，而是标题层级清楚、段落分明、p 标签/列表/表格组织合理。对于运营、技术团队，复制进 CMS、或者喂给下游解析程序，几乎零改动就能跑。
复杂排版和混写内容的“韧性”
模糊扫描、行间重叠的代码段、表格单元格文字互压、学术论文的公式与参考文献、繁体古籍的小字标点……Chandra 的恢复率都很有韧性。不是完美，但明显更省心。
零门槛体验：
你可以直接用官方的 Web Demo/平台 上传 PDF 看结果；页面支持切换 HTML/Markdown/JSON 视图，适合先评估质量。
本地一键跑（LM Studio） ：
搜索“Chandra”，选择 4bit/8bit 量化版本下载，就能在本地快速起跑；对个人工作站和轻量生产环境很友好。
官方仓库部署（Ubuntu） ：
熟悉命令行的同学可以按照官方给的流程：git clone 仓库 → uv/pip 安装 → 命令行推理或启动 Web Demo。这样做的好处是：可控、可批量、可集成，方便接入你的数据处理流水线。
给一个典型的“从试用到生产”的路径供参考：
Chandra 的表现让我对“开源 OCR 真正可用”有了信心，但也需要理性看待：极端模糊、严重倾斜或低对比度的原件，仍可能需要前处理（如增强、去噪、旋转校正）；个别复杂表格或稀有公式体例，也可能需要微调或人工复核。好消息是，它在长文档稳定性、结构化输出质量这些关键指标上，已经足以支撑“把活儿交给它，再做抽检”的实战工作流。
一句话总结：如果你在找一款开源、可本地化、对复杂文档友好、且能直接产出可用结构化结果的 OCR，Chandra 值得立刻加入你的工具箱。它不是“所有维度都第一”的神话，但在真正重要的环节——长文档不漏、结构不丢、结果能用——它做得足够好。欢迎你也跑一跑，看看它能不能把你的文档流程“理顺”起来。
curl -LsSf <https://astral.sh/uv/install.sh> | sh
git clone <https://github.com/datalab-to/chandra.git>
cd chandra
uv sync
source .venv/bin/activate
pip install chandra-ocr
ulimit -n 65535
chandra_app
# 查看显存 方式1
watch -n 1 nvidia-smi
# 查看显存 方式2
sudo apt install nvtop
nvtop
