跳转到主要内容

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://ppio.com/docs/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

​
什么是 MinerU Tianshu

MinerU Tianshu 是一个企业级多 GPU 文档解析服务，适用于 RAG 数据预处理等场景。它结合 SQLite 任务队列 + LitServe GPU 负载均衡，支持将 PDF 等多种格式的文档转换为 Markdown 或 JSON 结构化数据，可以解决文档解析、多 GPU 调度、任务管理等生产环境痛点。 MinerU Tianshu 的核心特性如下：
  • 高性能架构
    • Worker 主动拉取：0.5秒响应速度，无需调度器触发
    • 并发安全：原子操作防止任务重复，支持多 Worker 并发
    • GPU 负载均衡：LitServe 自动调度，避免显存冲突
    • 多 GPU 隔离：每个进程只使用分配的 GPU ，彻底解决多卡占用
  • 企业级功能
    • 异步处理：客户端立即响应（~ 100 ms），无需等待处理完成
    • 任务持久化：SQLite 存储，服务重启任务不丢失
    • 优先级队列：重要任务优先处理
    • 自动清理：定期清理旧结果文件，保留数据库记录
  • 智能解析
    • 双解析器：PDF / 图片用 MinerU（GPU加速）， Office / HTML 等用 MarkItDown（快速）
    • 内容获取：API 自动返回 Markdown 内容，支持图片上传到 MinIO
    • RESTful API：支持任何编程语言接入
    • 实时查询：随时查看任务进度和状态
如需了解更多，请在MinerU 项目官方网站上查看详细信息。

​
运行 MinerU Tianshu

  1. 进入算力市场页面。
  2. 单击「选择模板」，找到 MinerU Tianshu ，单击「使用模板」。 tianshu-1
  3. 按照需要，选择计费方式、地区、实例规格等配置。 tianshu-2
  4. 检查磁盘大小，并在环境变量中替换 OSS 信息。 tianshu-3
  5. 确认配置无误后，单击「部署」。
  6. 进入实例管理页面，查看新创建的实例。等待实例创建成功，状态变为运行中。 tianshu-4
  7. 查看实例日志，确保服务正常启动。 tianshu-5

​
使用 MinerU Tianshu

  1. 在实例管理页面，单击实例对应的「连接」。
  2. 在弹出的对话框中，获取 HTTP 服务地址。 tianshu-7
  3. 启动 Web Terminal，然后通过 Web Terminal 远程连接实例。 tianshu-6
  4. 在 Web Terminal 中，切换到/vllm-workspace/MinerU/projects/mineru_tianshu目录。
  5. 创建 test_auto_upload_images.py。 test_auto_upload_images.py 的代码示例如下，请将API_BASE_URL的值替换为实际的 HTTP 服务地址，将LOCAL_PDF_PATH的值和OUTPUT_DIR的值替换为测试的实际路径。 
    # ==================== 配置 ====================
API_BASE_URL = "http://localhost:8000"  
LOCAL_PDF_PATH = "./1.pdf"  # 要上传的 PDF 文件路径
OUTPUT_DIR = "./auto_upload_output"  # 本地保存目录
  6. 运行 test_auto_upload_images.py。 
    python3 test_auto_upload_images.py
    预期返回： 
    ============================================================
MinerU Tianshu - 自动上传图片到对象存储示例
============================================================

📋 Step 1: Submit task
------------------------------------------------------------
📤 Submitting task: demo1.pdf
   Backend: http-client
   Parse method: auto
   Languages: ['zh']
✅ Task submitted successfully!
   Task ID: 4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3

📋 Step 2: Wait for task completion
------------------------------------------------------------
⏳ Waiting for task 4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3 to complete...
   Status: pending (elapsed: 0.0s)
   Status: processing (elapsed: 2.0s)
   Status: processing (elapsed: 4.0s)
   Status: processing (elapsed: 6.0s)
   Status: processing (elapsed: 8.0s)
   Status: processing (elapsed: 10.0s)
   Status: processing (elapsed: 12.0s)
   Status: processing (elapsed: 14.0s)
   Status: processing (elapsed: 16.0s)
   Status: processing (elapsed: 18.0s)
   Status: processing (elapsed: 20.0s)
   Status: processing (elapsed: 22.0s)
   Status: processing (elapsed: 24.0s)
   Status: processing (elapsed: 26.0s)
✅ Task completed!

📋 Step 3: Get results with auto image upload to storage
------------------------------------------------------------
🖼️  Requesting API to upload images to object storage...
✅ Results retrieved successfully!
   Markdown file: demo1.md
   Content length: 51753 characters
   Images uploaded to storage: True

📋 Step 4: Save results to local
------------------------------------------------------------
✅ Saved Markdown to: auto_upload_output/4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3_demo1.md
✅ Saved metadata to: auto_upload_output/4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3_metadata.json

📋 Step 5: Download images from storage to local
------------------------------------------------------------
🖼️  Downloading images from object storage...
   📥 Found 8 images to download
   🔐 Downloading from OSS: a625057f-d84f-44a8-92fa-53b3b512edfd.jpg
   ✅ Downloaded: a625057f-d84f-44a8-92fa-53b3b512edfd.jpg (33785 bytes)
   🔐 Downloading from OSS: 366f3f26-01bb-4d88-a3ca-0c066fabfc2f.jpg
   ✅ Downloaded: 366f3f26-01bb-4d88-a3ca-0c066fabfc2f.jpg (54819 bytes)
   🔐 Downloading from OSS: 9999568b-0075-4cf1-bddc-c4708a0847e2.jpg
   ✅ Downloaded: 9999568b-0075-4cf1-bddc-c4708a0847e2.jpg (12612 bytes)
   🔐 Downloading from OSS: 7ab0e083-c22c-4f65-b98f-65acfd4e6dc0.jpg
   ✅ Downloaded: 7ab0e083-c22c-4f65-b98f-65acfd4e6dc0.jpg (30049 bytes)
   🔐 Downloading from OSS: 572ed653-a760-4c41-a5a0-79207219593a.jpg
   ✅ Downloaded: 572ed653-a760-4c41-a5a0-79207219593a.jpg (47093 bytes)
   🔐 Downloading from OSS: 6b2465d4-eba5-4ffd-b1fa-629edf4cb634.jpg
   ✅ Downloaded: 6b2465d4-eba5-4ffd-b1fa-629edf4cb634.jpg (20770 bytes)
   🔐 Downloading from OSS: aa1f1bfa-16c8-463b-99af-5dc4dfc4c994.jpg
   ✅ Downloaded: aa1f1bfa-16c8-463b-99af-5dc4dfc4c994.jpg (17916 bytes)
   🔐 Downloading from OSS: 7e8db6de-9533-4257-b767-1b2300dfb4ab.jpg
   ✅ Downloaded: 7e8db6de-9533-4257-b767-1b2300dfb4ab.jpg (21239 bytes)
✅ Downloaded 8 images
✅ Saved updated Markdown to: auto_upload_output/4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3/demo1.md
   Images directory: auto_upload_output/4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3/images

============================================================
✅ 完成！
============================================================

📁 本地文件：
   • Markdown (含本地图片路径): auto_upload_output/4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3/demo1.md
   • 图片目录: auto_upload_output/4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3/images (8 张图片)
   • 原始 Markdown (含云端链接): auto_upload_output/4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3_demo1.md
   • 元数据: auto_upload_output/4c18cb2b-ff8c-4d14-b9a6-d2e80c64f9f3_metadata.json

🖼️  图片存储：
   • 云端：所有图片已上传到对象存储（MinIO/COS/OSS）
   • 本地：已下载 8 张图片到本地
   • Markdown 图片链接：本地路径 (images/xxx.png)
   • 存储类型由服务端配置决定（STORAGE_TYPE 环境变量）

📂 服务器本地文件（如需要）：

📄 Markdown 内容预览（前 200 字符）：
------------------------------------------------------------
(显示本地图片版本)
# The response of flow duration curves to afforestation

Patrick N.J. Lane $^{a,c,*}$ , Alice E. Best $^{b,c,d}$ , Klaus Hickel $^{b,c}$ , Lu Zhang $^{b,c}$

$^{a}$ School of Forest and Ecosystem Stud
... (truncated)