作者：飛槳開發(fā)者技術(shù)專家 劉力

| 適合人群：剛接觸 PaddleOCR-VL + Docker部署的同學(xué)

| 學(xué)習(xí)目標(biāo)：從一臺(tái)剛裝好的 Ubuntu 24.04 開始，完成 Docker 環(huán)境準(zhǔn)備 → 拉起 PaddleOCR-VL 服務(wù) → 本機(jī)用 HTTP 調(diào)用 /layout-parsing 接口跑通文檔解析。

一，PaddleOCR-VL是什么、為什么用 Docker？

PaddleOCR-VL 是基于輕量級(jí)視覺語言模型（VLM）的文檔解析解決方案，核心模型為 PaddleOCR-VL-0.9B，支持多語言文本、表格、公式、圖表等元素級(jí)識(shí)別，并能以較低資源消耗達(dá)到 行業(yè)SOTA水平。本文推薦讀者使用 Docker / Docker Compose 來部署PaddleOCR-VL——好處是依賴打包好、命令少、復(fù)現(xiàn)穩(wěn)定，并且便于生產(chǎn)化擴(kuò)展（端口、GPU 綁定、掛載配置等）。

1. 環(huán)境要求與硬件兼容性（必須確認(rèn)）

1.1 NVIDIA GPU（推薦）：

若用 vLLM 或 FastDeploy 加速后端，官方要求NVIDIA 驅(qū)動(dòng)支持 CUDA 12.6（并推薦顯卡 CC ≥ 8.0，例如 RTX 30/40/50、A10/A100 等）

CUDA 12.6 通常對(duì)應(yīng) 560+ 版驅(qū)動(dòng)（NVIDIA 說明文檔示例）

1.2 操作系統(tǒng)：Ubuntu 24.04（LTS）。

1.3 Docker 版本：≥ 19.03

| 檢查 GPU 驅(qū)動(dòng)與 CUDA 運(yùn)行 nvidia-smi ，請(qǐng)確認(rèn)NVIDIA 驅(qū)動(dòng)版本 ＞ 560+（推薦: 580 ）

2. 安裝 Docker 與 NVIDIA Container Toolkit

目的：讓 Docker 能調(diào)用宿主機(jī) GPU，并保證后續(xù)鏡像/Compose 運(yùn)行順暢。

2.1 安裝 Docker Engine

參考Docker官方文檔 , 安裝Docker Engine。

https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

2.2 安裝 NVIDIA Container Toolkit（讓容器獲得 GPU）

參考NVIDIA官方安裝指南:

安裝NVIDIA Container Toolkit，讓Docker容器能直接使用宿主機(jī)上的NVIDIA GPU。

3. 用 Docker 拉取 PaddleOCR-VL官方鏡像

3.1：直接拉取官方鏡像

若機(jī)器能連外網(wǎng)，直接 docker pull 官方鏡像（推薦）：

# 要求：Docker ≥ 19.03，主機(jī)有 GPU，NVIDIA 驅(qū)動(dòng)支持 CUDA 12.6+
docker run -it --gpus all --network host --user root 
ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-vl:latest 
/bin/bash
# 進(jìn)入容器后，可用 PaddleOCR CLI 或 Python API

3.2 使用PaddleOCR CLI

鏡像啟動(dòng)后，可以使用PaddleOCR CLI，一行命令即可快速體驗(yàn) PaddleOCR-VL 效果：

paddleocr doc_parser -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/paddleocr_vl_demo.png

PaddleOCR CLI的詳細(xì)參數(shù), 請(qǐng)參考:

3.3 使用PaddleOCR Python API

命令行方式是為了快速體驗(yàn)查看效果，實(shí)際使用建議用Python API，將PaddleOCR-VL的能力集成到您的應(yīng)用中。

首先，在容器中創(chuàng)建Python腳本：

cat > demo_vl.py 

	

	然后，在容器中執(zhí)行：

	
python demo_vl.py

	

	

	PaddleOCR-VL 提供了開箱即用的 Python 推理接口 PaddleOCRVL。在官方 Docker 鏡像中，相關(guān)依賴與模型已預(yù)先安裝，用戶只需初始化推理管線并調(diào)用 predict() 方法即可完成文檔理解任務(wù)。推理結(jié)果可直接導(dǎo)出為結(jié)構(gòu)化 JSON 或 Markdown，方便下游系統(tǒng)集成。

	二，總結(jié)

	至此，我們已經(jīng)從 一臺(tái)全新的 Ubuntu 24.04 環(huán)境 出發(fā)，完整走通了 PaddleOCR-VL 的 Docker 化部署與使用流程。你不需要手動(dòng)安裝 CUDA 或下載模型，只需準(zhǔn)備好合適版本的 NVIDIA 顯卡驅(qū)動(dòng)、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit，即可通過官方 Docker 鏡像快速獲得一個(gè)可直接用于生產(chǎn)驗(yàn)證的文檔解析環(huán)境。

	通過本文，你已經(jīng)掌握了以下關(guān)鍵能力：

	理解 PaddleOCR-VL 的定位與優(yōu)勢，以及為什么 Docker 是最省心、最穩(wěn)定的部署方式

	明確 硬件與驅(qū)動(dòng)要求，避免因 CUDA / 驅(qū)動(dòng)版本不匹配導(dǎo)致的隱性問題

	完成 Docker 與 GPU 環(huán)境準(zhǔn)備，并成功在容器中識(shí)別和使用 NVIDIA GPU

	使用 PaddleOCR CLI 快速體驗(yàn)文檔解析效果

	使用 Python API（PaddleOCRVL） 將文檔解析能力集成到自己的應(yīng)用中，并導(dǎo)出 結(jié)構(gòu)化 JSON / Markdown 結(jié)果

	對(duì)于剛?cè)腴T的用戶來說，這已經(jīng)是一個(gè)“最小可用閉環(huán)”：

	|從 0 到 1 跑通環(huán)境 → 看到效果 → 拿到結(jié)構(gòu)化結(jié)果。

	在此基礎(chǔ)上，你可以繼續(xù)深入探索更貼近實(shí)際業(yè)務(wù)的場景，例如：

	使用 Docker Compose 將 PaddleOCR-VL 以服務(wù)形式部署，對(duì)外提供 HTTP API

	批量解析 PDF、多頁文檔，或?qū)訉?duì)象存儲(chǔ)

	將解析結(jié)果接入 RAG / 向量數(shù)據(jù)庫 / 搜索系統(tǒng)，構(gòu)建文檔理解與問答應(yīng)用

	根據(jù)實(shí)際文檔類型，靈活開啟或關(guān)閉版面分析、方向校正、圖像矯正等模塊

	希望這篇“保姆級(jí)教程”能幫你 少踩坑、快上手、跑得穩(wěn)。當(dāng)你第一次成功跑出結(jié)構(gòu)化結(jié)果時(shí)，PaddleOCR-VL 的真正價(jià)值，也就自然展現(xiàn)在你眼前了。

	祝你使用順利，玩得開心



	審核編輯 黃宇