Repository navigation
Models and offline use RU
🌐 English · Русский
Установите 0.5.1 и скачайте примеры.
Подготовьте компьютер к OCR без интернета: скачайте модели до отключения от сети. При первом использовании Occular скачивает нужные файлы, а затем использует их повторно. Включение таблиц или другого языка может потребовать дополнительной загрузки.
Чтобы посмотреть, что уже есть на вашем компьютере:
from occular import model_info
model_info()Вызов печатает отчёт, но не скачивает отсутствующие файлы.
Эти проверки ищут локальные веса моделей макета и порядка чтения, не скачивая их:
from occular import layout_ready, reading_order_ready, Settings
print("Layout weights available:", layout_ready())
print("Reading-order weights available:", reading_order_ready())
print("Default CPU threads:", Settings().resolved_threads())Фактический вывод на компьютере из примера:
Layout weights available: True
Reading-order weights available: True
Default CPU threads: 8
True означает, что нужные файлы найдены. Это не подтверждает наличие всех дополнительных моделей или успешное выполнение распознавания. Для полного списка вызовите model_info(), как показано выше. Пути, число потоков и скачанные файлы на разных компьютерах отличаются.
Открыть настоящий запуск в Jupyter: весь код виден
- На компьютере с интернетом запустите OCR с нужными настройками и языками.
- Скопируйте кеш моделей и все локальные папки моделей на целевой компьютер.
- Прежде чем полагаться на эту установку, повторите проверку OCR без доступа к сети.
Проверяйте на настоящем скане. PDF с выделяемым текстом может задействовать только извлечение и не подготовить модели распознавания.
Пути кеша, переменные окружения и фиксация моделей
Обычно модели берутся из кеша Hugging Face. Локальные файлы пакета в occular/weights/ могут иметь приоритет. HF_HOME задаёт корень кеша; HF_HUB_OFFLINE=1 отключает сетевые запросы к Hub.
У языковых моделей и UVDoc отдельные пути поиска. Одного стандартного детектора и распознавателя недостаточно для всех дополнительных функций.