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PDF-Extract-Kit部署教程：AWS云服务部署指南

1. 引言

1.1 技术背景与应用场景

随着数字化办公和学术研究的快速发展，PDF文档中结构化信息的提取需求日益增长。无论是科研论文中的公式、表格，还是企业报告中的图表与文本内容，传统手动复制方式效率低下且易出错。为此，PDF-Extract-Kit应运而生——这是一个由开发者“科哥”二次开发构建的PDF智能提取工具箱，集成了布局检测、公式识别、OCR文字提取、表格解析等核心功能，支持通过WebUI进行可视化操作。

该工具基于深度学习模型（如YOLO用于布局分析、PaddleOCR用于文本识别），能够高效地将复杂PDF或扫描图像转换为可编辑的LaTeX、Markdown、HTML及纯文本格式，广泛适用于学术写作、资料归档、数据迁移等场景。

1.2 部署目标与价值

本文聚焦于如何在AWS云服务平台上完成 PDF-Extract-Kit 的完整部署，帮助用户实现： - 远程访问 WebUI 界面 - 高性能 GPU 加速推理 - 持久化运行服务 - 安全稳定的生产级部署

相比本地运行，AWS部署具备弹性扩展、跨地域协作和长期可用性优势，特别适合团队共享使用或集成到更大系统中。

2. AWS环境准备

2.1 创建EC2实例

登录 AWS管理控制台，进入 EC2 服务页面，点击“启动实例”。

推荐配置： -AMI 镜像：Ubuntu Server 22.04 LTS (HVM), SSD Volume Type -实例类型：g4dn.xlarge（含NVIDIA T4 GPU，性价比高） -存储：至少30GB GP2卷（用于安装依赖和缓存模型） -安全组：开放以下端口 -22：SSH 远程连接 -7860：Gradio WebUI 访问端口 -8888（可选）：Jupyter Notebook 调试

⚠️ 注意：确保密钥对已下载并妥善保存（.pem文件），后续将用于SSH登录。

2.2 连接实例并更新系统

使用终端连接实例：

ssh -i your-key.pem ubuntu@<your-instance-public-ip>

连接成功后执行系统更新：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

3. 环境搭建与依赖安装

3.1 安装CUDA与NVIDIA驱动

由于 PDF-Extract-Kit 使用深度学习模型，需启用GPU加速。AWS g系列实例默认不预装驱动，需手动安装。

# 添加 NVIDIA PPA 源 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y sudo apt update # 安装推荐版本的驱动（以535为例） sudo apt install nvidia-driver-535 -y

重启实例使驱动生效：

sudo reboot

重新登录后验证驱动是否正常：

nvidia-smi

若显示GPU信息，则说明安装成功。

3.2 安装Docker与NVIDIA Container Toolkit

为简化部署流程，建议使用 Docker 容器化运行项目。

# 安装 Docker sudo apt install docker.io -y sudo systemctl enable docker sudo usermod -aG docker ubuntu # 免sudo运行docker # 安装 NVIDIA Container Toolkit distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt update sudo apt install -y nvidia-docker2 sudo systemctl restart docker

3.3 克隆项目代码

git clone https://github.com/kege/PDF-Extract-Kit.git cd PDF-Extract-Kit

💡 若仓库私有，请提前配置 SSH Key 或使用 HTTPS + Token 方式克隆。

4. 构建与运行容器镜像

4.1 编写Dockerfile（可选自定义）

若需定制环境，可在项目根目录创建Dockerfile：

FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime WORKDIR /app COPY . . RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \ && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \ && pip install gradio uvicorn fastapi EXPOSE 7860 CMD ["python", "webui/app.py"]

构建镜像：

docker build -t pdf-extract-kit .

4.2 使用官方镜像快速启动（推荐）

项目可能提供预构建镜像，可直接拉取运行：

docker run --gpus all -d -p 7860:7860 \ -v $(pwd)/outputs:/app/outputs \ --name pdf-extract-webui \ kege/pdf-extract-kit:latest

参数说明： ---gups all：启用GPU --p 7860:7860：映射端口 --v：挂载输出目录持久化结果 --d：后台运行

查看容器状态：

docker ps

5. 启动WebUI服务与远程访问

5.1 手动启动服务（非容器方式）

若选择直接在主机运行（不推荐生产环境）：

# 创建虚拟环境 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # 安装依赖 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install -r requirements.txt # 启动服务（绑定0.0.0.0以允许外部访问） python webui/app.py --host 0.0.0.0 --port 7860

5.2 配置反向代理（可选）

为提升安全性，可使用 Nginx 做反向代理，并启用 HTTPS。

安装 Nginx：

sudo apt install nginx -y

配置/etc/nginx/sites-available/pdf-extract：

server { listen 80; server_name your-domain-or-ip; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:7860; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } }

启用站点：

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/pdf-extract /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx

5.3 访问WebUI界面

打开浏览器，输入：

http://<your-aws-public-ip>:7860

即可看到 PDF-Extract-Kit 的 WebUI 界面，功能包括： - 布局检测 - 公式检测与识别 - OCR 文字提取 - 表格解析

上传测试文件验证各项功能是否正常。

6. 性能优化与稳定性建议

6.1 内存与显存监控

使用htop和nvidia-smi实时监控资源占用：

sudo apt install htop -y htop

观察是否存在内存溢出或显存不足问题。对于大尺寸PDF或多任务并发，建议升级至g4dn.2xlarge或更高配置。

6.2 自动重启机制

防止服务意外中断，可设置 systemd 服务守护进程。

创建服务文件：

sudo nano /etc/systemd/system/pdf-extract.service

内容如下：

[Unit] Description=PDF Extract Kit WebUI After=docker.service Requires=docker.service [Service] Type=simple User=ubuntu WorkingDirectory=/home/ubuntu/PDF-Extract-Kit ExecStart=/usr/bin/docker start pdf-extract-webui || /usr/bin/docker run --gpus all -p 7860:7860 -v $(pwd)/outputs:/app/outputs --name pdf-extract-webui kege/pdf-extract-kit:latest Restart=always [Install] WantedBy=multi-user.target

启用服务：

sudo systemctl daemon-reexec sudo systemctl enable pdf-extract.service sudo systemctl start pdf-extract.service

6.3 模型缓存加速

首次运行会自动下载 YOLO、PaddleOCR、LaTeX识别等模型，耗时较长。建议： - 将~/.cache目录挂载为EBS卷或EFS共享存储 - 或打包已下载模型的镜像供复用

7. 故障排查与常见问题

7.1 服务无法访问

7.2 GPU不可用

nvidia-smi # 检查是否识别GPU docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.8-base nvidia-smi # 测试容器内GPU

若失败，检查 NVIDIA Container Toolkit 是否正确安装。

7.3 模型加载失败

• 确保网络通畅（尤其GitHub和HuggingFace访问）
• 可替换为国内镜像源（如清华TUNA）
• 手动下载模型权重并放入指定路径

8. 总结

8.1 核心成果回顾

本文详细介绍了如何在 AWS 云平台上部署PDF-Extract-Kit——一个由“科哥”开发的多功能 PDF 智能提取工具箱。我们完成了从 EC2 实例创建、GPU 驱动安装、Docker 容器化部署到 WebUI 远程访问的全流程实践，实现了以下关键目标： - ✅ 利用 AWS g4dn 实例实现 GPU 加速推理 - ✅ 通过 Docker 容器保障环境一致性 - ✅ 开放公网访问接口，支持多人协同使用 - ✅ 设置持久化存储与自动重启机制，提升稳定性

8.2 最佳实践建议

1. 优先使用容器化部署：避免依赖冲突，便于迁移与备份。
2. 定期备份 outputs 目录：防止数据丢失。
3. 限制公网访问权限：可通过 VPC、子网或前置身份认证增强安全。
4. 按需启停实例：节省成本，非工作时间可停止实例。

8.3 扩展方向

未来可进一步集成： - S3 存储对接，实现海量文档自动化处理 - API 接口封装，供其他系统调用 - 多语言支持与更复杂的版面还原能力

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