首先我们来问下deepseek
为啥要选marker呢
基于深度学习，一看就逼格拉满。搞科研必备，效果应该不会太差。
看下官网
https://github.com/VikParuchuri/marker
一看头像是个印度佬，自吹——又快又好。那就试试吧。
安装步骤
安装Anaconda
https://www.anaconda.com/docs/main
进入Anaconda
进入conda命令行
创建虚拟环境
conda create -n marker_env python=3.10 // 还未试过3.12，理论上3.12会向下兼容conda env list // 查看创建的虚拟环境是否成功conda activate marker_env // 激活环境
安装系统级依赖
将conda的源替换为清华源
这里参照anaconda清华源的使用方法进行操作
- 打开Anaconda Powershell Prompt(miniconda3)，输入conda config --set show_channel_urls yes显示配置文件
- 在C盘用户-用户名的文件夹中，找到.condarc文件，并用编辑器打开（参考路径：C:\Users<YourUserName>.condarc）
- 将文件夹内容替换为以下内容并保存
channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
Poppler（PDF解析工具）：
下载地址：Releases · oschwartz10612/poppler-windows · GitHub
解压到 D:\Information_Technology\App\pdf2md_package（路径可自定义，建议把这一套全放一个文件夹）
Tesseract OCR（用于OCR识别）：
下载地址：Home · UB-Mannheim/tesseract Wiki · GitHub
安装时勾选中文语言包，记住安装路径（如 D:\Information_Technology\App\pdf2md_package\Tesseract-OCR）
并添加到系统环境变量
查看是否Tesseract OCR是否安装成功，是否安装中文库
如上，安装成功
替换pip源
安装需要依赖pip（在Anaconda Powershell Prompt(conda3)下激活环境后进行）
通过以下命令替换为阿里源
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip3 config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
安装PyTorch、Marker
安装PyTorch（CPU版本，无显卡用户用此命令）：
pip3 install torch torchvision torchaudio
有显卡的、可以在官网上的Start Locally | PyTorch，根据自己电脑的配置，选择后在箭头处复制语句后执行。（我的是图中这条命令行）
安装Marker，耐心等待插件安装。
pip install marker-pdf
模型下载配置
Marker运行时需下载预训练模型（如布局分割、OCR模型），默认从Hugging Face下载。国内用户可通过以下方式加速：
-
配置HF镜像源
设置环境变量（临时生效）：$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"或永久生效：在系统环境变量中添加
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com。 -
手动下载模型（可选）
若自动下载失败，可从HF镜像站手动下载模型至本地路径（默认路径为~/.cache），参考项目文档中的模型列表。
执行marker_single 命令会自动下载模型到如下路径
模型自动下载的位置：
C:\Users\longz\AppData\Local\datalab\datalab\Cache\models
测试文件转换
准备一个PDF文件，路径不含中文或空格
PDF转成Markdown测试 ：
marker_single D:\Information_Technology\App\pdf2md_package\input_pdf\DeepSeek15天入门手册.pdf --languages eng+chi_sim --llm_service cpu --output_dir D:\Information_Technology\App\pdf2md_package\output_md
或者
marker_single D:\Information_Technology\App\pdf2md_package\input_pdf\2025-03-23_011328.pdf --llm_service cpu --output_dir D:\Information_Technology\App\pdf2md_package\output_md
命令的解释：
--命令里没有其他博主的--batch_multiplier 2，有这个的都是有显卡的；-- marker_single：调用marker_single执行转换操作；-- D:\Information_Technology\App\pdf2md_package\input_pdf\DeepSeek15天入门手册.pdf：需要转换的文件的所在目录（可自定义）；--languages eng+chi_si：设置语言，可查官网或帮助，支持的语言还是有蛮多的；--llm_service cpu：强制使用CPU，也可以不加此句；--output_dir：文件转换后的存放目录（可自定义）。
详细命令参数参考：https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#benchmarks
看下效果
效果拉满，格式基本跟原文档一致，甚至更简洁美观。印度佬确实有一手
