- pc-server/README.md 重写：从零开始的全流程部署说明 - 包含 conda 环境创建、MinerU/OCRmyPDF/Tesseract/Ghostscript 安装步骤 - main.py 配置项说明：哪些需要改、哪些自动检测 - 模型下载指令、国内网络镜像方案 - 常见故障排查表 - 根 README 简化部署章节，指向详细文档 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
MobKBK
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README.md
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README.md
@@ -64,18 +64,9 @@
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## PC 服务器部署
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## PC 服务器部署
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### 环境要求
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**详细部署指南**：[pc-server/README.md](pc-server/README.md)
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| 组件 | 说明 |
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### 快速启动（环境已配好）
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| Conda 环境 | `MinerU`（Python 3.10, PyTorch 2.6, CUDA 12.4） |
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| MinerU | v3.0.9（markdown 处理） |
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| OCRmyPDF | v15.4.4（ocrpdf 处理） |
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| Tesseract | 5.5.2 + chi_sim / eng 语言包 |
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| Ghostscript | 10.07.1 |
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| GPU | NVIDIA RTX 4060 8GB（推荐） |
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### 启动
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```bash
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```bash
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conda activate MinerU
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conda activate MinerU
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@@ -85,6 +76,17 @@ python main.py
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服务启动在 `http://0.0.0.0:2026`。
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服务启动在 `http://0.0.0.0:2026`。
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### 环境一览
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| 组件 | 版本 | 用途 |
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| Python | 3.10 | conda 环境 `MinerU` |
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| PyTorch | 2.6 + CUDA 12.4 | GPU 推理 |
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| MinerU | git clone + pip install -e | markdown 处理 |
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| OCRmyPDF | v15.4.4 | 可搜索双层 PDF |
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| Tesseract | 5.5.2 + chi_sim/eng | OCR 引擎 |
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| Ghostscript | 10.07.1 | PDF 后处理 |
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### API 端点
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### API 端点
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| 端点 | 方法 | 功能 |
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| 端点 | 方法 | 功能 |
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@@ -1,15 +1,223 @@
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# PC Server for FairScan real-time camera streaming
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# FSBC PC Server — 部署指南
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#
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# This is a minimal test server that:
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# - Receives WebSocket frames from the Android app
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# - Displays them in a browser
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# - Provides GET /health for connection testing
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## Quick Start
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本文档写给**在全新机器上部署此项目的人**，从零开始搭建 PC 端处理服务。
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## 1. 硬件要求
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| 项目 | 最低 | 推荐 |
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| GPU | 无（纯 CPU） | NVIDIA 8GB VRAM+ |
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| 内存 | 8 GB | 16 GB |
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| 磁盘 | 20 GB | 50 GB（模型缓存 ~5GB） |
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| 系统 | Windows / Linux / macOS | — |
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> 无 GPU 也可运行，但 MinerU 处理速度会显著下降（10~30 秒/页）。
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## 2. 环境搭建（完整步骤）
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### 2.1 安装 Miniconda
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从 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 下载安装。安装后打开 `Anaconda Prompt`（Windows）或终端。
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### 2.2 创建 conda 环境
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```bash
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```bash
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conda create -n MinerU python=3.10 -y
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conda activate MinerU
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```
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### 2.3 安装 PyTorch（CUDA 版）
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```bash
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# CUDA 12.4
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pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
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# 如果无 NVIDIA GPU，装 CPU 版：
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# pip install torch==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
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```
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### 2.4 安装 MinerU
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```bash
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git clone https://github.com/opendatalab/MinerU.git
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cd MinerU
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# 注意：最新版需要 Python >= 3.11，但我们的环境是 3.10
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# 使用兼容版本（例如 v3.0.9 tag 或对应 commit）
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pip install -e .
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cd ..
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```
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> 如果 `pip install -e .` 因 Python 版本不兼容失败，找一个兼容 3.10 的 tag：
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> ```bash
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> git tag | tail -20 # 查看可用版本
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> git checkout <tag> # 切换到一个兼容的版本
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> ```
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### 2.5 安装 OCRmyPDF
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```bash
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git clone https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF.git ocRmypdf
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cd ocRmypdf
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# 最新版需要 Python >= 3.11，用 v15.4.4（支持 Python 3.10）
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git checkout v15.4.4
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pip install -e .
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cd ..
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```
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### 2.6 安装 Tesseract + Ghostscript
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```bash
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conda install -c conda-forge tesseract ghostscript -y
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```
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### 2.7 下载 Tesseract 语言包
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```bash
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# 中文简体
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curl -L -o "$CONDA_PREFIX/Library/share/tessdata/chi_sim.traineddata" \
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"https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/main/chi_sim.traineddata"
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# 英语
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curl -L -o "$CONDA_PREFIX/Library/share/tessdata/eng.traineddata" \
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"https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/main/eng.traineddata"
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# 可选：日语、韩语
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# curl -L -o "$CONDA_PREFIX/Library/share/tessdata/jpn.traineddata" \
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# "https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/main/jpn.traineddata"
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# curl -L -o "$CONDA_PREFIX/Library/share/tessdata/kor.traineddata" \
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# "https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/main/kor.traineddata"
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```
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验证：
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```bash
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tesseract --list-langs
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# 应输出：chi_sim, eng
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```
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### 2.8 安装 FSBC PC Server 依赖
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```bash
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cd pc-server
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pip install -r requirements.txt
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 2.9 下载 MinerU 模型
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```bash
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python -c "
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from huggingface_hub import snapshot_download
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# Pipeline 模型（~2.5 GB）
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snapshot_download('opendatalab/PDF-Extract-Kit-1.0')
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|
# VLM 模型（~2 GB，可选，仅 VLM 后端需要）
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# snapshot_download('opendatalab/MinerU2.5-2509-1.2B')
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"
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```
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> 国内网络无法访问 huggingface.co？设置镜像：
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> ```bash
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> export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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> ```
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> 模型下载完成后，`main.py` 会自动设置 `HF_HUB_OFFLINE=1` 使用本地缓存。
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## 3. 配置 main.py
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### 3.1 不需要改的部分
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以下配置由 `main.py` **自动检测**，通常不需要手动修改：
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```python
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# HF_HUB_OFFLINE=1 — 自动设置，强制使用本地模型缓存
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# TESSDATA_PREFIX — 自动从 CONDA_PREFIX 推导路径
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```
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### 3.2 可能需要改的部分
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| 配置项 | 位置 | 默认值 | 说明 |
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|--------|------|--------|------|
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| 服务端口 | `main.py` 底部 `port = 2026` | 2026 | 如果端口被占用，改这里 |
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| 上传目录 | `UPLOAD_DIR` | `./uploads` | 上传的 PDF 存放位置 |
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| 任务目录 | `TASKS_DIR` | `./tasks` | 处理产物存放位置 |
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| MinerU 后端 | `backend` | `"pipeline"` | pipeline/vlm/hybrid |
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| Markdown 解析方式 | `parse_method` | `"auto"` | auto/txt/ocr |
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| OCR 语言 | `lang` 映射 | ch→chi_sim | 在 `process_with_mineru` 中修改映射 |
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### 3.3 如果你不用 conda
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如果你直接在系统 Python 中安装而非 conda 环境，需要手动设置：
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```python
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# 在 main.py 顶部添加：
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os.environ["TESSDATA_PREFIX"] = "C:/path/to/your/tessdata"
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os.environ["HF_HUB_OFFLINE"] = "1" # 如果模型已下载
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```
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## 4. 启动服务
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```bash
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conda activate MinerU
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cd pc-server
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python main.py
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python main.py
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```
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```
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Open http://localhost:2026 in a browser to see the stream.
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输出：
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```
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|
🚀 FSBC Server starting on http://0.0.0.0:2026
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Stream: http://localhost:2026
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Dashboard: http://localhost:2026/dashboard
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|
Health: http://localhost:2026/health
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```
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### 4.1 验证
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```bash
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|
# 健康检查
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curl http://localhost:2026/health
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# → {"status":"ok","name":"FSBC-PC","features":["stream","upload","tasks"]}
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|
# 浏览器打开管理面板
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# http://localhost:2026/dashboard
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# 浏览器打开图传预览
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|
# http://localhost:2026
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```
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## 5. 故障排查
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| 问题 | 原因 | 解决 |
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| `ModuleNotFoundError: mineru` | MinerU 未安装 | 执行步骤 2.4 |
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| `ModuleNotFoundError: ocrmypdf` | OCRmyPDF 未安装 | 执行步骤 2.5 |
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| `Could not find program 'tesseract'` | Tesseract 未安装 | 执行步骤 2.6 |
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| `Could not find program 'gs'` | Ghostscript 未安装 | 执行步骤 2.6 |
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| MinerU SSL 错误连不上 huggingface.co | 国内网络限制 | 设置 `HF_ENDPOINT` 镜像后重新下载模型 |
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| `TESSDATA_PREFIX` 路径不对 | 未用 conda 或路径不同 | 手动设置 `os.environ["TESSDATA_PREFIX"]` |
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| WebSocket 404 / uvicorn 警告 | 缺少 websockets 包 | `pip install websockets` |
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| `'Pdf' object has no attribute 'check'` | pikepdf 版本过新 | `pip install "pikepdf>=8.7.1,<9"` |
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| OCR 结果不理想 | 语言包不对 | 确认 tesseract --list-langs 包含目标语言 |
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## 6. 目录结构
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pc-server/
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├── main.py # 主服务入口
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├── requirements.txt # Python 依赖
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├── README.md # 本文件
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├── uploads/ # 上传的原始 PDF（自动创建）
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└── tasks/ # 处理任务输出（自动创建）
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└── {taskId}/
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├── {name}.md # Markdown 产物
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├── {name}_result.zip # .md + images 打包
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└── {name}_ocr.pdf # OCR 双层 PDF
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Reference in New Issue
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