MinerU2.5 windows 本地部署

一、环境准备

1. 检查系统环境

• 无需检查CUDA和GPU（CPU版本无需NVIDIA显卡），直接进行下一步。

2. 创建并激活虚拟环境

# 方案一：默认路径创建Python 3.10环境
conda create -n mineru python=3.10  # 创建环境
conda activate mineru               # 激活环境（命令行前出现"(mineru)"即为成功）# 方案二：自定义路径（适合C盘空间不足）
conda create --prefix=自定义路径\mineru python=3.10  # 替换为实际路径
conda activate 自定义路径\mineru

二、安装MinerU CPU版本

1. 安装包管理工具：

   pip install uv
   

2. 清理可能的旧版本（防止冲突）：

   pip uninstall mineru -y
   

3. 安装MinerU核心组件：

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

4. 安装CPU版本的PyTorch（无需CUDA支持）：

   pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
   

三、验证安装

执行以下命令，能正常输出版本和帮助信息即安装成功：

mineru --version  # 查看版本
mineru --help     # 查看帮助

四、下载模型文件

自动下载所需模型（约8-12GB，首次下载耗时较长，失败可重试）：

mineru-models-download --model_type all

五、功能测试（CPU模式）

1. 准备测试文件

mkdir test_pdfs    # 创建测试文件目录（存放PDF）
mkdir test_output  # 创建输出目录

将待测试的PDF文件放入test_pdfs目录。

2. 执行测试（CPU专用命令）

• 快速模式（推荐）：

  mineru -p ./test_pdfs/your_file.pdf -o ./test_output/ --backend pipeline --device cpu
  

• 高精度模式：

  mineru -p ./test_pdfs/your_file.pdf -o ./test_output/ --backend vlm-transformers --device cpu
  

• 批量处理：

  mineru -p ./test_pdfs/ -o ./test_output/ --backend pipeline --batch-size 4 --device cpu
  

六、启动Web界面

1. 确保已激活环境：conda activate mineru
2. 启动Web服务（默认端口8080）：

   mineru-gradio --server-port 8080
   

3. 浏览器访问：http://localhost:8080 即可使用图形界面上传PDF解析。

注意事项

• 每次使用前需通过conda activate mineru激活环境。
• CPU版本速度较慢，大文件建议优先使用--backend pipeline（快速模式）。
• 若端口被占用，可更换端口（例如mineru-gradio --server-port 7860）。