
PaddleOCR 3.5 unterstützt Hugging Face Transformers als Inferenz-Backend
PaddleOCR 3.5 führt eine flexible Inferenz-Engine-Schnittstelle ein, über die Entwickler zwischen verschiedenen Backends wählen können – darunter Paddle Static Graph, Paddle Dynamic Graph und nun erstmals Hugging Face Transformers. Das neue Backend wird durch Setzen von engine="transformers" aktiviert; backend-spezifische Optionen wie dtype, Device-Platzierung und Attention-Implementierung lassen sich über engine_config konfigurieren. PaddleOCR übernimmt weiterhin die Verwaltung der internen Pipeline-Komponenten, sodass Entwickler nicht manuell in die Einzelschritte eingreifen müssen. Die unterstützten Modellserien umfassen PP-OCRv5 für OCR-Aufgaben und PaddleOCR-VL 1.5 für Dokument-Parsing. Für maximalen Durchsatz empfiehlt das Team weiterhin das Standard-Backend paddle_static; das Transformers-Backend richtet sich explizit an Teams, die bereits auf PyTorch/Transformers-Infrastruktur setzen. Die Installation erfordert paddleocr==3.5.0, paddlex==3.5.2 sowie transformers>=5.4.0. Eine Live-Demo steht auf Hugging Face Spaces bereit.
- PP-OCRv5 (OCR) und PaddleOCR-VL 1.5 (Dokument-Parsing) sind als erste Modellserien unterstützt.
- Backend-Wechsel erfolgt per engine="transformers"; Optionen wie bfloat16, sdpa-Attention via engine_config konfigurierbar.
- Installationsvoraussetzungen: paddleocr==3.5.0, paddlex==3.5.2, transformers>=5.4.0, kompatibles PyTorch-Build.
- Für Höchstdurchsatz bleibt paddle_static das empfohlene Standard-Backend laut PaddlePaddle-Team.
- Live-Demo verfügbar unter huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/paddleocr-3.5-transformers-demo.
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PaddleOCR 3.5 führt eine flexible Inferenz-Engine-Schnittstelle ein, über die Entwickler zwischen verschiedenen Backends wählen können – darunter Paddle Static Graph, Paddle Dynamic Graph und nun erstmals Hugging Face Transformers. Das neue Backend wird durch Setzen von engine="transformers" aktiviert; backend-spezifische Optionen wie dtype, Device-Platzierung und Attention-Implementierung lassen sich über engine_config konfigurieren. PaddleOCR übernimmt weiterhin die Verwaltung der internen Pipeline-Komponenten, sodass Entwickler nicht manuell in die Einzelschritte eingreifen müssen. Die unterstützten Modellserien umfassen PP-OCRv5 für OCR-Aufgaben und PaddleOCR-VL 1.5 für Dokument-Parsing. Für maximalen Durchsatz empfiehlt das Team weiterhin das Standard-Backend paddle_static; das Transformers-Backend richtet sich explizit an Teams, die bereits auf PyTorch/Transformers-Infrastruktur setzen. Die Installation erfordert paddleocr==3.5.0, paddlex==3.5.2 sowie transformers>=5.4.0. Eine Live-Demo steht auf Hugging Face Spaces bereit.
- PP-OCRv5 (OCR) und PaddleOCR-VL 1.5 (Dokument-Parsing) sind als erste Modellserien unterstützt.
- Backend-Wechsel erfolgt per engine="transformers"; Optionen wie bfloat16, sdpa-Attention via engine_config konfigurierbar.
- Installationsvoraussetzungen: paddleocr==3.5.0, paddlex==3.5.2, transformers>=5.4.0, kompatibles PyTorch-Build.
- Für Höchstdurchsatz bleibt paddle_static das empfohlene Standard-Backend laut PaddlePaddle-Team.
- Live-Demo verfügbar unter huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/paddleocr-3.5-transformers-demo.
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