PaddleOCR 3.5: Transformers 백엔드를 사용한 OCR 및 문서 파싱 작업 실행

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저자

무엇이 바뀌었나요?

PaddleOCR 3.5는 보다 유연한 인퍼런스‑엔진 인터페이스를 도입했습니다. 개발자는 engine 매개변수를 통해 백엔드를 선택하고, 백엔드‑특화 옵션은 engine_config를 통해 전달할 수 있습니다.

실제로 이는 다음을 의미합니다:

• 이 작업들의 파이프라인은 PaddleOCR가 관리하므로 개발자가 각 내부 컴포넌트를 수동으로 호출할 필요가 없습니다.
• Transformers가 지원되는 PaddleOCR 모델을 실행하기 위한 지원 인퍼런스 백엔드 중 하나가 됩니다.
• 개발자는 engine_config를 통해 dtype, 디바이스 배치, 어텐션 구현과 같은 백엔드 관련 옵션을 구성할 수 있습니다.

스택 개요

이 릴리스는 주로 인퍼런스 백엔드 레이어에 영향을 줍니다: PaddleOCR는 OCR 및 문서 파싱 기능을 계속 제공하고, Transformers는 Hugging Face 중심 환경에 자연스럽게 맞는 또 다른 백엔드 옵션을 추가합니다. 더 큰 Document AI 워크플로우는 여전히 개발자와 애플리케이션 구축자의 손에 달려 있습니다.

왜 이것이 중요한가

RAG, Document AI, 그리고 문서‑에이전트 애플리케이션에서 어려운 부분은 종종 LLM 이전에 시작됩니다.

개발자는 먼저 PDF, 스캔된 문서, 스크린샷, 표, 차트, 수식, 복잡한 페이지 레이아웃을 신뢰할 수 있는 구조화된 데이터로 변환해야 합니다. 이 수집 단계가 약하면 하위 LLM 워크플로가 핵심 정보를 놓치거나 잘못된 컨텍스트를 검색하거나 신뢰할 수 없는 답변을 생성할 수 있습니다.

PaddleOCR는 PP‑OCRv5와 같은 OCR 시리즈 모델 및 PaddleOCR‑VL‑1.5와 같은 문서‑파싱 시리즈 모델을 제공하여 이 수집 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

PaddleOCR 3.5와 함께라면 이러한 기능을 Transformers‑중심 스택과 더 쉽게 연결할 수 있습니다. 지원되는 PaddleOCR 모델은 Transformers 백엔드에서 실행될 수 있으며, PaddleOCR는 백그라운드에서 OCR 또는 문서‑파싱 파이프라인을 계속 관리합니다.

개발자에게 이는 통합 마찰 감소와 문서에서 하위 RAG, 에이전트, 검색, 분석 또는 자동화 워크플로로의 보다 자연스러운 경로를 의미합니다.

Source: …

빠른 시작

설치

# CUDA 12.6 예시
python -m pip install torch torchvision torchaudio \
    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

python -m pip install "paddleocr==3.5.0" "paddlex==3.5.2" "transformers>=5.4.0"

CPU, ROCm 또는 기타 환경에서는 대상 하드웨어에 맞는 PyTorch 빌드를 설치하세요.

명령줄 사용법

paddleocr ocr \
  -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png \
  --device gpu:0 \
  --engine transformers

Python API

from paddleocr import PaddleOCR

pipeline = PaddleOCR(
    device="gpu:0",
    engine="transformers",
    use_doc_orientation_classify=False,
    use_doc_unwarping=False,
    use_textline_orientation=False,
    engine_config={"dtype": "float32"},
)

results = pipeline.predict(
    "https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png"
)

for result in results:
    print(result)

Hugging Face Space는 광범위한 호환성을 위해 float32를 사용합니다. 자체 하드웨어에 맞게 engine_config를 통해 백엔드별 옵션을 조정할 수 있습니다:

engine_config = {
    "dtype": "bfloat16",
    "device_type": "gpu",
    "device_id": 0,
    "attn_implementation": "sdpa",
}

최적의 구성은 모델, 하드웨어 및 배포 환경에 따라 달라집니다.

언제 Transformers 백엔드를 사용해야 할까요?

Transformers 백엔드는 PaddleOCR의 OCR 및 문서 파싱 기능을 Hugging Face 중심 스택에 보다 자연스럽게 맞추고 싶을 때 사용합니다.

특히 RAG, Document AI, 검색, 분석, 에이전트 애플리케이션을 구축하고 있으며 모델 로드, 실험, 배포, 모델‑아티팩트 관리 등에 PyTorch / Transformers 인프라에 이미 의존하고 있는 경우에 유용합니다.

Transformers 백엔드는 다음과 같은 경우에 적합합니다:

• 이미 Transformers를 사용하고 있는 팀에게 더 익숙한 개발 경험을 제공합니다.
• 지원되는 PaddleOCR 모델에 대해 Hub‑호환 모델 검색 및 배포를 지원합니다.
• 기존 PyTorch / Transformers 서비스와의 통합이 용이합니다.

OCR 또는 문서 파싱 처리량을 최우선으로 할 때는 PaddleOCR의 … (원본 텍스트가 여기서 끊깁니다).

기본 paddle_static 백엔드가 일반적으로 권장되는 선택입니다.

이번 릴리스는 한 백엔드를 다른 백엔드로 교체하는 것이 아닙니다.
개발자에게 더 큰 유연성을 제공하는 것이 목표입니다: OCR 및 문서 파싱 기능을 위해 PaddleOCR를 사용하고, 스택에 가장 적합한 추론 백엔드를 선택하세요.

지금 사용해 보세요

Hugging Face Spaces 데모
▶️ PaddleOCR 3.5 Transformers 데모

Hub에서 PaddleOCR 모델 탐색
📦 PaddleOCR 모델

PaddleOCR 3.5는 OCR 및 문서 파싱 기능을 Transformers 중심 워크플로에 더 가깝게 제공하며, 개발자에게 이를 기반으로 더 큰 Document AI 애플리케이션을 구축할 자유를 제공합니다.

Resources

• 문서 –
• GitHub 저장소 –
• Hugging Face의 PaddlePaddle 조직 –
• Spaces의 Transformers 데모 –

감사의 글

우리는 PaddleOCR 3.5 Transformers 통합을 지원해 주신 Hugging Face 엔지니어 여러분께 진심으로 감사드립니다.

특히 Anton Vlasjuk 님께서는 모든 관련 풀 리퀘스트를 검토하고 병합하는 등 전 과정에 걸쳐 참여해 주셨습니다.

또한 Raushan Turganbay 님과 Yoni Gozlan 님의 귀중한 PR 리뷰와 피드백에도 감사드립니다.

그들의 지도 덕분에 Hugging Face 커뮤니티를 위한 통합 품질, 문서 및 개발자 경험이 크게 향상되었습니다.