olmOCRをローカルにデプロイしてPDF処理を簡単に！ステップバイステップガイド
olmOCRをローカル環境にデプロイし、複雑なレイアウトのPDFも簡単に処理する方法をステップバイステップで解説します。
Free OLM OCR Team
olmOCRをローカルにデプロイしてPDF処理を簡単に！ステップバイステップガイド
⚠️ IMPORTANT UPDATE: This guide is now outdated. Please refer to our Complete olmOCR Local Deployment Guide 2025 for the latest installation methods, performance optimizations, and Docker configurations with version 0.3.4+.
PDFドキュメントを扱う皆さん、注目です！今回は、言語モデルがあらゆる複雑なレイアウトのPDFを読み解くことを可能にする強力なツール、olmOCRをご紹介します。学術論文から複雑な表まで、あらゆるものを処理できます。さらに、ローカルデプロイに対応しているため、データのセキュリティも万全です！それでは、インストールと使用方法をステップバイステップで見ていきましょう👇
🛠️ 準備：依存パッケージのインストール
まず、システムレベルの依存関係をいくつかインストールします（Ubuntuの場合）：
# 必要なパッケージを一括インストール
sudo apt-get update
sudo apt-get install poppler-utils ttf-mscorefonts-installer msttcorefonts fonts-crosextra-caladea fonts-crosextra-carlito gsfonts lcdf-typetools
💡 ヒント：インストール中にフォントのライセンス許諾が表示された場合は、TABキーで<Yes>を選択して承認してください。
🌱 Python環境の作成
condaで環境を管理することをおすすめします：
conda create -n olmocr python=3.11
conda activate olmocr
# リポジトリをクローンしてインストール
git clone https://github.com/allenai/olmocr.git
cd olmocr
pip install -e .
⚡ 高速化コンポーネントのインストール
GPUアクセラレーションを使用したい場合は、次の2つのコマンドを実行してください：
pip install sgl-kernel==0.0.3.post1 --force-reinstall --no-deps
pip install "sglang[all]==0.4.2" --find-links https://flashinfer.ai/whl/cu124/torch2.4/flashinfer/
🚀 クイックスタート：PDF変換の実践
単一ファイルの変換
python -m olmocr.pipeline ./localworkspace --pdfs tests/gnarly_pdfs/horribleocr.pdf
バッチ処理
python -m olmocr.pipeline ./localworkspace --pdfs tests/gnarly_pdfs/*.pdf
変換結果は./localworkspace/resultsディレクトリ内のJSONLファイルに保存されます。次のコマンドで確認できます：
cat localworkspace/results/output_*.jsonl
👀 比較ビューア
元のPDFと変換結果を視覚的に比較したい場合は、次のコマンドを実行してください：
python -m olmocr.viewer.dolmaviewer localworkspace/results/output_*.jsonl
生成されたdolma_previewsディレクトリ内のHTMLファイルを開くと、次のような比較画面が表示されます👇
🧰 高度な使い方
大規模PDF処理
企業レベルでの大量のPDF処理には、AWSクラスターを利用できます：
# 最初のノードで初期化
python -m olmocr.pipeline s3://my_bucket/workspace --pdfs s3://my_bucket/pdfs/*.pdf
# 他のノードをクラスターに参加させる
python -m olmocr.pipeline s3://my_bucket/workspace
全パラメーターの確認
python -m olmocr.pipeline --help
💻 Dockerユーザー向け
公式にDockerfileが提供されているため、イメージを直接利用することで手間を省けます：
FROM allenai/olmocr-inference:latest
# 詳細はプロジェクトドキュメントを参照してください
# リンクはこちら：
https://github.com/allenai/olmocr/blob/main/scripts/beaker/Dockerfile-inference
❓ よくある質問
-
GPUエラーが発生した場合の対処法は？ グラフィックボードのドライバーとCUDAのバージョンを確認してください。RTX 4090/L40S/A100/H100などの新しいカードの使用をおすすめします。
-
日本語のPDFはサポートされていますか？ 現時点では主に英語のドキュメントに最適化されていますが、
--apply_filterパラメーターを使用することで他の言語も試すことができます。 -
ディスク容量が足りない場合は？ 最低でも30GBの空き容量を確保してください。大きなファイルを処理する場合はSSDの使用をおすすめします。
👏 謝辞
olmOCRはアレン人工知能研究所（AI2）によって開発され、Apache 2.0ライセンスの下で公開されています。開発チームの貢献に感謝します（貢献者一覧）。
ぜひ試してみてください！質問がある場合は、Discordコミュニティで気軽に交流しましょう～🎉