MinerU 文档解析工具上手指南：PDF/Office 转 LLM 可用 Markdown

MinerU 文档解析工具上手指南：PDF/Office 转 LLM 可用 Markdown

【免费下载链接】MinerUTransforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MinerU

MinerU 是一款文档解析工具，可将 PDF、图片以及 DOCX、PPTX、XLSX 转化为 Markdown、JSON 等机器可读格式，适合 RAG 检索、Agent 知识库构建与论文整理等场景，安装后一条命令即可完成解析。

快速上手

先用uv安装完整版，mineru[all]包含全部核心功能，兼容 Windows / Linux / macOS：

uv pip install "mineru[all]"

安装完成后直接运行命令行即可开始解析。首次使用会自动下载所需模型文件，之后加载本地缓存：

mineru -p <input_path> -o <output_path>

<input_path>支持本地 PDF / 图片 / DOCX / PPTX / XLSX 文件或目录，<output_path>为输出目录；未传--api-url时，CLI 会自动拉起本地临时服务。默认后端需要 GPU（Volta 及以后架构、约 8GB 显存）或 Apple Silicon，纯 CPU 环境请参考下面第一个场景。

典型使用场景

纯 CPU 环境解析文档

没有 GPU 时，指定pipeline后端即可运行。该后端支持纯 CPU 推理，在 OmniDocBench v1.6 评测中取得 86.47 分：

mineru -p <input_path> -o <output_path> -b pipeline

输出的文本按人类阅读顺序排列，自动去除页眉、页脚、页码，支持扫描件与多栏版面。

启动 MinerU API 服务

如果你的程序需要以接口方式调用解析能力，可以先部署mineru-api。启动后在浏览器访问http://127.0.0.1:8000/docs即可查看 API 文档：

mineru-api --host 0.0.0.0 --port 8000

服务提供健康检查、任务提交与结果获取接口，任务默认保留 24 小时后自动清理，适合嵌入批量处理流水线。

用 http-client 远程推理

GPU 服务器与客户端不在同一台机器时，在服务端启动 OpenAI 兼容推理服务，本地用 http-client 后端连接即可：

mineru -p <input_path> -o <output_path> -b hybrid-http-client -u http://127.0.0.1:30000

其中vlm-http-client是轻量远程客户端，本地不需要安装torch，适合边缘设备；hybrid-http-client则需要本地具备 pipeline 相关依赖。

常用配置速查

下面这些环境变量用于控制模型来源、解析开关与渲染并发，优先级高于命令行参数，在所有命令行工具中都生效：

更细的配置可以编辑用户目录下的mineru.json文件，模型源部分可参考模型源说明。

常见问题

• 模型下载失败、网络超时：设置export MINERU_MODEL_SOURCE=modelscope切换到 ModelScope 镜像源，详见模型源说明。
• 没有 GPU 能运行吗：可以，命令后追加-b pipeline即可在纯 CPU 环境解析。
• 解析结果不符合预期：先查常见问题，仍未解决时提交 issue 并附上样例文件，便于复现排查。

完整参数列表见命令行工具使用说明。

MinerU 用一条命令行就能把复杂文档变成结构化 Markdown/JSON，管线全部开源、可自由扩展。去仓库看完整文档，把文档转换跑起来吧。

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