使用场景

开发者可以将ollama-ocr集成到自己的Web应用中，为用户提供图像文本识别功能，如在线文档扫描服务。

研究人员可以利用该模型研究视觉语言模型在不同图像场景下的OCR性能，推动相关技术的发展。

企业可以部署ollama-ocr来自动化处理大量的图像文档，如发票、合同等，提高数据录入效率。

产品特色

支持多种先进的视觉语言模型，如LLaVA、Llama 3.2 Vision和MiniCPM-V 2.6，提供多样化的文本识别能力。

能够处理单图像、多图像和视频输入，适应不同的使用场景。

输出格式灵活，支持Markdown、纯文本和JSON格式，方便后续处理和应用。

通过Docker支持，便于在不同环境中部署和运行。

提供详细的使用文档和示例，帮助用户快速上手。

使用教程

1. 安装Ollama。

2. 拉取所需的模型，如llama3.2-vision:11b、llava:13b和minicpm-v:8b。

3. 克隆ollama-ocr仓库：git clone git@github.com:dwqs/ollama-ocr.git。

4. 进入项目目录：cd ollama-ocr。

5. 安装依赖：yarn or npm i。

6. 启动开发服务器：yarn dev or npm run dev。

7. 将图像输入到模型中，获取文本输出。