

Ollama OCR For Web
紹介 :
ollama-ocrは、Ollamaベースの光学文字認識(OCR)モデルであり、画像からテキストを抽出できます。LLaVA、Llama 3.2 Vision、MiniCPM-V 2.6などの高度なビジョン言語モデルを活用することで、高精度なテキスト認識を実現します。ドキュメントのスキャン、画像の内容分析など、画像からテキスト情報を取得する必要がある場面で非常に役立ちます。オープンソースで無料で、様々なプロジェクトへの統合が容易です。
ターゲットユーザー :
画像からテキストを抽出する必要がある開発者、研究者、企業ユーザーを対象としています。開発者にとっては、様々なアプリケーションに統合して画像テキスト認識機能を実現できます。研究者にとっては、OCRタスクにおけるビジョン言語モデルの性能を研究するための強力なツールとなります。企業ユーザーにとっては、ドキュメント処理や画像内容分析の自動化に利用でき、業務効率の向上に繋がります。
使用シナリオ
開発者はollama-ocrを自身のウェブアプリケーションに統合し、ユーザーに画像テキスト認識機能(例:オンラインドキュメントスキャンサービス)を提供できます。
研究者はこのモデルを利用して、様々な画像状況下でのビジョン言語モデルのOCR性能を研究し、関連技術の発展を促進できます。
企業はollama-ocrを展開して、大量の画像ドキュメント(例:請求書、契約書など)を自動処理し、データ入力効率を向上できます。
製品特徴
LLaVA、Llama 3.2 Vision、MiniCPM-V 2.6など、複数の高度なビジョン言語モデルをサポートし、多様なテキスト認識能力を提供します。
単一画像、複数画像、ビデオ入力に対応し、様々な使用シナリオに対応できます。
Markdown、プレーンテキスト、JSON形式など、柔軟な出力形式をサポートし、後処理や応用が容易です。
Dockerをサポートしており、様々な環境での展開と実行が容易です。
詳細な使用方法とサンプルを提供し、ユーザーが迅速に使い始めることができます。
使用チュートリアル
1. Ollamaをインストールします。
2. llama3.2-vision:11b、llava:13b、minicpm-v:8bなどの必要なモデルをプルします。
3. ollama-ocrリポジトリをクローンします: `git clone git@github.com:dwqs/ollama-ocr.git`
4. プロジェクトディレクトリに移動します: `cd ollama-ocr`
5. 依存関係をインストールします: `yarn` または `npm i`
6. 開発サーバーを起動します: `yarn dev` または `npm run dev`
7. 画像をモデルに入力し、テキスト出力を取得します。
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