Nanonets-OCR-s로 문서 및 이미지의 구조화된 마크다운/HTML 변환

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

AI 파이프라인 개발자, 문서 처리 시스템 구축자, 대규모 언어 모델(LLM)과 연동하는 개발자

(난이도: 중간 - GPU 환경 설정 및 Python 기반 OCR 모델 사용이 필요)

핵심 요약

• Nanonets-OCR-s는 LaTeX 수식, 이미지 태깅, 테이블 추출 등 세미antically 구조화된 마크다운/HTML 출력을 제공하는 OCR 모델
• 시스템 요구사항: RTX 3090/4090 GPU, 16GB 이상 VRAM, 20GB 저장공간, Anaconda 설치 필수
• NodeShift 클라우드를 통해 GPU 가상 머신 배포 후, SSH 접속으로 모델 실행 가능
• 코드 예시: AutoModelForImageTextToText, AutoTokenizer, AutoProcessor 등 Hugging Face Transformers API 활용

섹션별 세부 요약

1. Nanonets-OCR-s 소개

- OCR 기술 진화: 단순 텍스트 추출에서 구조화된 마크다운/HTML로 변환 가능

- 핵심 기능:

• 수식: LaTeX 형식으로 추출 (인라인/블록 수식 지원)
• 이미지: 태그 기반 설명 추가 (예: , )
• 테이블: HTML 형식으로 정확 추출
• 체크박스, 서명, 물결문 등 세미antically 태깅

2. 시스템 요구사항 및 환경 설정

- 필수 구성 요소:

• GPU: RTX 3090/4090 또는 동등한 성능
• 저장공간: 20GB 이상 권장
• VRAM: 16GB 이상
• Anaconda 설치

- NodeShift 클라우드 사용 권장: GDPR, SOC2, ISO27001 인증, GPU 노드 커스터마이징 가능

3. NodeShift GPU 노드 생성 절차

1. NodeShift 계정 생성/로그인
2. GPU 노드 선택: RTX A6000 48GB, 64vCPUs, 63GB RAM, 200GB SSD 등 구성
3. 인증 방식 설정: SSH 키 추천 (보안 강화)
4. Nvidia Cuda 이미지 선택 후 노드 생성

4. 모델 실행 환경 구축

- Anaconda 가상 환경 생성:

```bash

conda create -n ocr python=3.11 -y && conda activate ocr

```

- 의존성 설치:

```bash

pip install torch torchvision torchaudio einops timm pillow

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

```

- Jupyter Notebook 실행:

```bash

conda install -c conda-forge notebook ipywidgets -y

jupyter notebook --allow-root

```

5. 모델 실행 및 결과 예시

- Python 스크립트:

```python

from transformers import AutoTokenizer, AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("nanonets/Nanonets-OCR-s")

```

- 처리 결과:

• 테이블: ... 형식
• 수식: $$...$$ LaTeX 표현
• 이미지 설명: ... 태그 내 포함

결론

• *Nanonets-OCR-s와 NodeShift 클라우드의 결합은 AI 파이프라인에서 정확한 문서 처리를 가능하게 하며, GPU 가상 머신 배포를 통해 확장성과 보안을 동시에 달성할 수 있음. SSH 기반 원격 작업과 Hugging Face API 활용**이 핵심 실무 적용 방법.