零基础入门：MinerU 和 PyTorch、CUDA的关系
💡一句话总结：MinerU 是一个用 PyTorch 跑模型的程序，PyTorch 支持多种加速方式（如 CUDA、MPS），让它跑得快就需要依赖这些加速工具。
PyTorch官网安装教程（可根据系统情况选择不同版本：https://pytorch.org/get-started/locally/）
一张图看清楚它们的关系：
01 先解释一些名词在 MinerU 中的作用：
🔧 PyTorch：是跑深度学习模型的库，有 CPU 和 GPU 版本，简称 torch。MinerU 用它跑公式、OCR、表格等模型，✅ 必须安装。
⚙ torchvision：是 PyTorch 的辅助库，用于图像处理、模型加载等。MinerU 在图像类模型或视觉任务中会用到，✅ 建议安装。
💻 NVIDIA 显卡驱动（Driver）：是控制和管理 NVIDIA 显卡硬件的软件层，它是 CUDA 与 GPU 正常通信的基础。如果使用 NVIDIA GPU，✅ 必须安装。
💾 CUDA-Toolkit：是 NVIDIA 提供的一整套 GPU 编程工具，包含 CUDA、cuDNN、编译器等，能提供开发和运行 GPU 应用的完整支持，避免手动配置底层。若用 pip 安装 PyTorch，❌ 可不单独安装。
💿 CUDA：是 NVIDIA 显卡的加速平台，依赖显卡驱动，必须配合 NVIDIA 显卡使用。它能让 PyTorch 用 NVIDIA GPU 跑得更快，使用 NVIDIA GPU 时必须安装，❌ CPU 用户则不需要。
📦 Anaconda：是 Python 科学计算平台，集成大量依赖库，便于管理环境。用它安装 PyTorch 等依赖更方便，也可避免系统冲突，❌ 推荐新手或团队开发使用。
🔖 MPS：是 Apple macOS M 系列芯片的 Metal 加速接口，Mac 上用来调用 Apple 芯片 GPU，❌ 只在 macOS 上使用。
🚀小科普：CUDA 主要适用于安装了 NVIDIA 显卡的 Linux 和 Windows 系统；MacOS 用 MPS 加速。
02 只想 MinerU 运行（不求快）：
MinerU 运行依赖 PyTorch、torchvision，你可以只装 PyTorch 与torchvision 的CPU 版本
pip install torch torchvision # 用 CPU 跑，速度慢，但简单然后再安装 MinerU，详见：https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master
接下来就可以使用 MinerU 解析 pdf 文件了。
03 想要 MinerU 加速运行：
要根据你所使用的平台和硬件选择合适的方式：
1. Windows（装有 NVIDIA 显卡）的加速方式：
注意！需要您的显卡是2017年后生产的带有 Tensor Core 的显存 6 GB以上，可进行以下流程，并测试CUDA 推理加速效果：
● 安装 NVIDIA 显卡驱动：它们通常包括了支持 CUDA 的相关软件包
● 安装 CUDA Toolkit：（需要安装符合 Pytorch 要求的 CUDA 版本，MinerU 目前支持Pytorch的版本为 11.8/12.4/12.6/12.8）
- CUDA 11.8 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive
- CUDA 12.4 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-0-download-archive
- CUDA 12.6 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-12-6-0-download-archive
- CUDA 12.8 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive
● 安装 Python 与 Anaconda （如果已安装，可以跳过本步骤）
● 安装 MinerU，详见：https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master
● 覆盖安装支持 CUDA 的 PyTorch 和 torchvision (请根据CUDA版本选择合适的index-url，具体可参考torch官网)
pip install --force-reinstall torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124● 修改配置文件：将【用户目录】中配置文件 magic-pdf.json 中 device-mode 的值改为 "cuda"
{// other config"device-mode": "cuda"}
2. Ubuntu 22.04 LTS加速方式：
● 检测是否已安装 NVIDIA 显卡驱动
nvidia-smi如果看到类似如下的信息，说明已经安装了nvidia驱动，可以跳过下一条安装步骤（⚠️CUDA Version 显示的版本号应 >= 12.4，如显示的版本号小于12.4，请升级驱动）
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 570.133.07 Driver Version: 572.83 CUDA Version: 12.8 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti WDDM | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 0% 51C P8 12W / 200W | 1489MiB / 8192MiB | 5% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+● 安装 NVIDIA 显卡驱动
如没有驱动，则通过如下命令安装专有驱动
sudo apt-get updatesudo apt-get install nvidia-driver-570-server
安装完成后，重启电脑
reboot● 安装 Anaconda（如果已安装Anaconda ，可以跳过本步骤）
wget -U NoSuchBrowser/1.0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh最后一步输入 yes ，关闭终端重新打开。
● 安装 MinerU
● 修改配置文件：修改【用户目录】中配置文件 magic-pdf.json 中 device-mode 的值
{// other config"device-mode": "cuda"}
3. MacOS（M 系列芯片）的加速方式：
● 安装 Anaconda
● 安装 MinerU，详见：https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master
● 修改配置文件：MacOS 支持 MPS 加速（苹果自家的加速后端），只需要安装 MinerU 后，在 magic-pdf.json 配置文件中将 device-mode 参数设置为 "mps" 来启用 MPS 加速
{// other config"device-mode": "mps"}
04 🧩总结
● PyTorch 是 MinerU 运行必须安装的核心库
● CUDA、MPS 是 MinerU 的加速方式，因平台和硬件不同而异
● MinerU 间接利用这些加速方式来提速模型运行