使用 Docker 一键部署 PaddleOCR-VL: 新手保姆级教程

作者：飞桨开发者技术专家刘力

| 适合人群：刚接触 PaddleOCR-VL + Docker部署的同学

| 学习目标：从一台刚装好的 Ubuntu 24.04 开始，完成 Docker 环境准备 → 拉起 PaddleOCR-VL 服务 → 本机用 HTTP 调用 /layout-parsing 接口跑通文档解析。

一， PaddleOCR-VL是什么、为什么用 Docker？

PaddleOCR-VL 是基于轻量级视觉语言模型（VLM）的文档解析解决方案，核心模型为 PaddleOCR-VL-0.9B，支持多语言文本、表格、公式、图表等元素级识别，并能以较低资源消耗达到行业SOTA水平。本文推荐读者使用 Docker / Docker Compose 来部署PaddleOCR-VL------好处是依赖打包好、命令少、复现稳定，并且便于生产化扩展（端口、GPU 绑定、挂载配置等）。

环境要求与硬件兼容性（必须确认）

1.1 NVIDIA GPU（推荐）：

若用 vLLM 或 FastDeploy 加速后端，官方要求NVIDIA 驱动支持 CUDA 12.6（并推荐显卡 CC ≥ 8.0，例如 RTX 30/40/50、A10/A100 等）
CUDA 12.6 通常对应 560+ 版驱动（NVIDIA 说明文档示例）

1.2 操作系统：Ubuntu 24.04（LTS）。

1.3 Docker 版本：≥ 19.03

| 检查 GPU 驱动与 CUDA 运行 nvidia-smi ，请确认NVIDIA 驱动版本＞ 560+（推荐: 580 ）

安装 Docker 与 NVIDIA Container Toolkit

目的：让 Docker 能调用宿主机 GPU，并保证后续镜像/Compose 运行顺畅。

2.1 安装 Docker Engine

参考Docker官方文档 , 安装Docker Engine。

复制代码

https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

2.2 安装 NVIDIA Container Toolkit（让容器获得 GPU）

参考NVIDIA官方安装指南:

复制代码

https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

安装NVIDIA Container Toolkit，让Docker容器能直接使用宿主机上的NVIDIA GPU。

用 Docker 拉取 PaddleOCR-VL官方镜像

3.1：直接拉取官方镜像

若机器能连外网，直接 docker pull 官方镜像（推荐）：

复制代码

# 要求：Docker ≥ 19.03，主机有 GPU，NVIDIA 驱动支持 CUDA 12.6+
docker run -it --gpus all --network host --user root \
  ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-vl:latest \
  /bin/bash
# 进入容器后，可用 PaddleOCR CLI 或 Python API

3.2 使用PaddleOCR CLI

镜像启动后，可以使用PaddleOCR CLI，一行命令即可快速体验 PaddleOCR-VL 效果：

复制代码

paddleocr doc_parser -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/paddleocr_vl_demo.png

PaddleOCR CLI的详细参数, 请参考:

复制代码

https://www.paddleocr.ai/latest/version3.x/pipeline_usage/PaddleOCR-VL.html#21

3.3 使用PaddleOCR Python API

命令行方式是为了快速体验查看效果，实际使用建议用Python API，将PaddleOCR-VL的能力集成到您的应用中。

首先，在容器中创建Python脚本:

复制代码

cat > demo_vl.py << 'EOF'
from paddleocr import PaddleOCRVL
# 1. 初始化 PaddleOCR-VL 推理管线
pipeline = PaddleOCRVL()
# 你也可以启用/关闭不同模块，例如：
# pipeline = PaddleOCRVL(use_doc_orientation_classify=True)  # 文档方向分类
# pipeline = PaddleOCRVL(use_doc_unwarping=True)             # 文本图像矫正
# pipeline = PaddleOCRVL(use_layout_detection=False)         # 关闭版面分析
# 2. 执行推理
output = pipeline.predict("https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/paddleocr_vl_demo.png")
# 3. 处理结果
for res in output:
# 打印结构化结果到终端
    res.print()
# 保存为 JSON
    res.save_to_json(save_path="output")
# 保存为 Markdown
    res.save_to_markdown(save_path="output")
EOF

然后，在容器中执行：

复制代码

python demo_vl.py

PaddleOCR-VL 提供了开箱即用的 Python 推理接口 PaddleOCRVL。在官方 Docker 镜像中，相关依赖与模型已预先安装，用户只需初始化推理管线并调用 predict() 方法即可完成文档理解任务。推理结果可直接导出为结构化 JSON 或 Markdown，方便下游系统集成。

二，总结

至此，我们已经从一台全新的 Ubuntu 24.04 环境出发，完整走通了 PaddleOCR-VL 的 Docker 化部署与使用流程。你不需要手动安装 CUDA 或下载模型，只需准备好合适版本的 NVIDIA 显卡驱动、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit，即可通过官方 Docker 镜像快速获得一个可直接用于生产验证的文档解析环境。

通过本文，你已经掌握了以下关键能力：

理解 PaddleOCR-VL 的定位与优势，以及为什么 Docker 是最省心、最稳定的部署方式
明确硬件与驱动要求，避免因 CUDA / 驱动版本不匹配导致的隐性问题
完成 Docker 与 GPU 环境准备，并成功在容器中识别和使用 NVIDIA GPU
使用 PaddleOCR CLI 快速体验文档解析效果
使用 Python API（PaddleOCRVL）将文档解析能力集成到自己的应用中，并导出结构化 JSON / Markdown 结果

对于刚入门的用户来说，这已经是一个"最小可用闭环"：

**|**从 0 到 1 跑通环境 → 看到效果 → 拿到结构化结果。

在此基础上，你可以继续深入探索更贴近实际业务的场景，例如：

使用 Docker Compose 将 PaddleOCR-VL 以服务形式部署，对外提供 HTTP API
批量解析 PDF、多页文档，或对接对象存储
将解析结果接入 RAG / 向量数据库 / 搜索系统，构建文档理解与问答应用
根据实际文档类型，灵活开启或关闭版面分析、方向校正、图像矫正等模块

希望这篇"保姆级教程"能帮你少踩坑、快上手、跑得稳。当你第一次成功跑出结构化结果时，PaddleOCR-VL 的真正价值，也就自然展现在你眼前了。

祝你使用顺利，玩得开心 🚀

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