PDF文件转Markdown，基于开源项目marker

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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

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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/cloud
  pytorch: 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：

1. 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。

2. 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