Компактная модель PP-OCRv6 в формате MLX распознаёт текст на изображениях на английском и китайском языках.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
mikoy92 подготовил MLX-версию компактной модели распознавания текста PP-OCRv6 small на основе PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors. Модель принимает изображение и выдаёт распознанный текст; пример использования показывает запуск через mlx-vlm и постобработку результата распознавания.
Модель предназначена для OCR-сценариев, где требуется извлечь текст из изображения на устройствах Apple с использованием MLX. В метаданных указаны английский и китайский языки, библиотека MLX и лицензия Apache-2.0. Размер модели и длина контекста не указаны в предоставленных данных.
В предоставленных материалах описано распознавание текста, но не приведены оценки качества или подробные ограничения применения. Версия предназначена для MLX и использования через mlx-vlm.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is an MLX-format conversion of PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors for use with mlx-vlm.
import mlx.core as mx
from PIL import Image
from mlx_vlm import load
model, processor = load("mikoy92/PP-OCRv6-small-rec-mlx")
image = Image.open("word.png")
inputs = processor(image)
outputs = model(**inputs)
mx.eval(outputs.logits)
print(processor.post_process_text_recognition(outputs)[0])
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon.