docling-models 模型参数、许可证与获取服务

中文简介

docling-project/docling-models 是 docling-project 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 2199320848bb，同步到 8 个文件，文件元数据合计 2.20 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cdla-permissive-2.0, apache-2.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 docling-project/docling-models 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
docling-project/docling-models 是 docling-project 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 2199320848bb，同步到 8 个文件，文件元数据合计 2.20 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cdla-permissive-2.0, apache-2.0”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力，并比较质量、时延和资源消耗。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本：2199320848bb。任务标签：上游卡片所列任务。库标记：transformers。上游页面记录的最近更新时间：2025-12-03。

【文件信息】
上游 API 返回 8 个文件，文件元数据合计 2.20 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 3 个、.safetensors 2 个、无扩展名 2 个、.md 1 个。当前较大的文件包括：model_artifacts/tableformer/accurate/tableformer_accurate.safetensors（202.90 MB）；model_artifacts/tableformer/fast/tableformer_fast.safetensors（138.72 MB）；model_artifacts/tableformer/accurate/tm_config.json（6.89 KB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 2.20 GB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“cdla-permissive-2.0, apache-2.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

Docling Models This page contains models that power the PDF document converion package docling. Layout Model The layout model will take an image from a page and apply RT-DETR model in order to find different layout components. It currently detects the labels: Caption, Footnote, Formula, List-item, Page-footer, Page-header, Picture, Section-header, Table, Text, Title. As a reference (from the DocLayNet-paper), this is the performance of standard object detection methods on the DocLayNet dataset compared to human evaluation, | | human | MRCNN | MRCNN | FRCNN | YOLO | |----------------|---------|---------|---------|---------|--------| | | human | R50 | R101 | R101 | v5x6 | | Caption | 84-89 | 68.4 | 71.5 | 70.1 | 77.7 | | Footnote | 83-91 | 70.9 | 71.8 | 73.7 | 77.2 | | Formula | 83-85 | 60.1 | 63.4 | 63.5 | 66.2 | | List-item | 87-88 | 81.2 | 80.8 | 81.0 | 86.2 | | Page-footer | 93-94 | 61.6 | 59.3 | 58.9 | 61.1 | | Page-header | 85-89 | 71.9 | 70.0 | 72.0 | 67.9 | | Picture | 69-71 | 71.7 | 72.7 | 72.0 | 77.1 | | Section-header | 83-84 | 67.6 | 69.3 | 68.4 | 74.6 | | Table | 77-81 | 82.2 | 82.9 | 82.2 | 86.3 | | Text | 84-86 | 84.6 | 85.8 | 85.4 | 88.1 | | Title | 60-72 | 76.7 | 80.4 | 79.9 | 82.7 | | All | 82-83 | 72.4 | 73.5 | 73.4 | 76.8 | TableFormer The tableformer model will identify the structure of the table, starting from an image of a table. It uses the predicted table regions of the layout model to identify the tables. Tableformer has SOTA table structure identification, | Model (TEDS) | Simple table | Complex table | All tables | | ------------ | ------------ | ------------- | ---------- | | Tabula | 78.0 | 57.8 | 67.9 | | Traprange | 60.8 | 49.9 | 55.4 | | Camelot | 80.0 | 66.0 | 73.0 | | Acrobat Pro | 68.9 | 61.8 | 65.3 | | EDD | 91.2 | 85.4 | 88.3 | | TableFormer | 95.4 | 90.1 | 93.6 | References

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力，并比较质量、时延和资源消耗。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本：2199320848bb。任务标签：上游卡片所列任务。库标记：transformers。上游页面记录的最近更新时间：2025-12-03。

文件说明

上游 API 返回 8 个文件，文件元数据合计 2.20 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 3 个、.safetensors 2 个、无扩展名 2 个、.md 1 个。当前较大的文件包括：model_artifacts/tableformer/accurate/tableformer_accurate.safetensors（202.90 MB）；model_artifacts/tableformer/fast/tableformer_fast.safetensors（138.72 MB）；model_artifacts/tableformer/accurate/tm_config.json（6.89 KB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

.gitattributes1.86 KB
.gitignore5.06 KB
config.json41 B
model_artifacts/tableformer/accurate/tableformer_accurate.safetensors202.90 MB
model_artifacts/tableformer/accurate/tm_config.json6.89 KB
model_artifacts/tableformer/fast/tableformer_fast.safetensors138.72 MB
model_artifacts/tableformer/fast/tm_config.json6.89 KB
README.md3.35 KB

硬件建议

仓库文件元数据合计 2.20 GB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“cdla-permissive-2.0, apache-2.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

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第三方资源声明

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