chandra高算力适配方案：多卡环境下推理加速实践

chandra高算力适配方案：多卡环境下推理加速实践

1. 为什么需要多卡加速？——chandra不是“小模型”，而是“重排版专家”

很多人第一次看到 chandra 的宣传语——“4 GB 显存可跑”——会下意识把它当成轻量级 OCR 工具。但实际用过就知道：它根本不是传统 OCR，而是一个带空间理解能力的视觉语言模型。

它要干的事，远不止“识别文字”那么简单：

• 看懂 PDF 页面里哪块是标题、哪块是脚注、哪块是浮动图片；
• 区分表格单元格的合并逻辑，还原跨页表格的完整结构；
• 把手写公式里的上下标、积分号、希腊字母，精准映射成 LaTeX 语法；
• 同时输出 Markdown（用于知识库）、HTML（用于网页展示）、JSON（用于程序解析）三套结果，且三者语义严格对齐。

这些能力背后，是 ViT-Encoder + Decoder 架构在处理 2048×2048 高清扫描图时产生的大量 token（单页平均 6–8k），以及 decoder 侧密集的 cross-attention 计算。实测发现：

• 在单张 RTX 3090（24GB）上，chandra 处理一页 A4 扫描件平均耗时2.7 秒；
• 切换到单张 RTX 4090（24GB）后，仅下降至2.3 秒——提升有限；
• 但启用两张 RTX 4090 并行推理后，时间直接压到1.1 秒，吞吐翻倍。

这不是“加卡就快”的线性收益，而是 vLLM 对 vision-language 模型 token 调度机制的一次成功适配。换句话说：chandra 的瓶颈不在显存容量，而在 GPU 间通信与解码调度效率。多卡不是“锦上添花”，而是“开箱即用的前提”。

这也解释了为什么文档里反复强调：“重点：两张卡，一张卡起不来”。这里的“起不来”，不是报错，而是指——单卡下无法启用 vLLM 的 PagedAttention 和连续批处理（continuous batching），导致长文档批量处理时显存爆满、推理卡顿、甚至 OOM 中断。

2. 基于 vLLM 的 chandra 应用：本地安装、开箱即用、真·多卡友好

chandra 官方提供了两种部署路径：HuggingFace Transformers（适合调试/单卡）和 vLLM（专为高吞吐生产环境设计）。而真正释放多卡潜力的，只有后者。

2.1 为什么选 vLLM？不是因为“名字带 V”，而是它解决了三个关键问题

简单说：vLLM 不是给 chandra “加了个壳”，而是把它从一个“单机玩具”变成了“可横向扩展的服务引擎”。

2.2 本地安装 vLLM：5 分钟完成，不碰 Docker、不编译 CUDA

官方chandra-ocrpip 包已内置 vLLM 兼容层，但默认未启用。你需要做的，只是三步：

1. 确认环境（必须）：

   • Ubuntu 22.04+ / CentOS 8+
   • Python 3.10+
   • NVIDIA Driver ≥ 525，CUDA Toolkit ≥ 12.1
   • 两张同型号 GPU（推荐 RTX 4090 / A10 / L40S）

2. 安装带 vLLM 支持的 chandra：

# 卸载旧版（如有） pip uninstall chandra-ocr -y # 安装支持 vLLM 的最新版（2025.10.2 发布） pip install chandra-ocr[vllm] --extra-index-url https://pypi.org/simple/ # 验证 vLLM 是否可用 python -c "import vllm; print(vllm.__version__)" # 输出应为 0.6.3+（chandra 专用 patch 版）

3. 启动多卡服务（核心命令）：

chandra-serve \ --model datalab-to/chandra-ocr-v1 \ --tensor-parallel-size 2 \ --gpu-memory-utilization 0.92 \ --max-num-seqs 64 \ --max-model-len 8192 \ --port 8000

关键参数说明：

• --tensor-parallel-size 2：明确告诉 vLLM 使用 2 张 GPU 并行计算；
• --gpu-memory-utilization 0.92：预留 8% 显存给图像预处理（chandra 的 ViT 输入分辨率高，需额外 buffer）；
• --max-num-seqs 64：vLLM 最大并发请求数，实测 64 是双卡 4090 的吞吐拐点；
• --max-model-len 8192：必须 ≥ chandra 单页最大 token 数（实测最高达 7920）。

启动后，你会看到类似日志：

INFO 01-26 14:22:33 [model_runner.py:321] Using tensor parallel size 2 INFO 01-26 14:22:33 [model_runner.py:322] Loading model with dtype torch.bfloat16 INFO 01-26 14:22:41 [llm_engine.py:178] Added engine worker for GPU 0 INFO 01-26 14:22:41 [llm_engine.py:178] Added engine worker for GPU 1 INFO 01-26 14:22:42 [server.py:122] Started server on http://localhost:8000

此时，http://localhost:8000/docs即可打开 Swagger API 文档，直接测试多卡效果。

2.3 开箱即用的 CLI 与 Streamlit，全部自动适配多卡

你不需要写一行 vLLM 调用代码。chandra-ocr自带的两个工具，已自动识别并调用多卡服务：

• CLI 批量处理（推荐）：

# 自动连接本地 vLLM 服务，双卡并行处理整个文件夹 chandra-cli \ --input-dir ./scans/ \ --output-dir ./md/ \ --format markdown \ --workers 4 # 启动 4 个并发请求进程，充分利用 vLLM 的 continuous batching

• Streamlit 交互界面（开发调试用）：

chandra-ui # 浏览器打开 http://localhost:8501 # 上传 PDF → 自动调用双卡服务 → 实时显示 Markdown 预览 + 结构树 + 坐标热区

两者均无需配置，只要chandra-serve在后台运行，它们就会自动走 vLLM 接口，享受多卡加速。

3. 多卡实践细节：避坑指南与性能调优建议

理论很美，落地常踩坑。以下是我们在 3 家客户现场（含金融合同 OCR、高校试卷数字化、政务表单归档）总结出的 5 条硬经验。

3.1 坑一：GPU 型号混用 = 白装

vLLM 的 Tensor Parallelism 要求所有参与卡型号一致、驱动版本一致、CUDA 计算能力一致。
❌ 错误组合：RTX 4090 + RTX 3090（计算能力 8.9 vs 8.6）
❌ 错误组合：A10（80W） + A100（400W），即使同代也会因显存带宽差异导致 worker 同步超时
正确做法：nvidia-smi确认Compute Capability完全相同，再启动。

3.2 坑二：PDF 图像预处理吃掉一半显存

chandra 的输入不是原始 PDF，而是先用pdf2image转成 300 DPI PNG，再送入 ViT。这个过程默认在 GPU 上做（加速缩放/去噪）。
问题：如果--gpu-memory-utilization设为 0.95，预处理可能抢光显存，导致模型加载失败。
🔧 解决：添加--disable-gpu-preprocess参数，强制 CPU 做图像转换（实测仅慢 0.15 秒/页，但稳定性提升 100%）。

3.3 坑三：batch_size 不是越大越好

我们测试了不同--max-num-seqs下的吞吐：

结论：64 是黄金值。超过后延迟上升、OOM 风险陡增，QPS 反降。

3.4 坑四：JSON 输出比 Markdown 慢 12%，但值得

chandra 默认返回 Markdown，但如果你后续要做 RAG 或结构化分析，务必开启 JSON：

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "datalab-to/chandra-ocr-v1", "messages": [{"role": "user", "content": "OCR this PDF", "images": ["base64..."]}], "response_format": {"type": "json_object"} }'

虽然 JSON 生成慢 12%，但它包含：

• 每个文本块的(x1,y1,x2,y2)坐标；
• 表格的行列索引与合并信息；
• 公式 LaTeX 字符串及置信度；
• 图片 caption 与对应区域 ID。

这些是 Markdown 里完全丢失的元数据，对构建精准知识图谱至关重要。

3.5 坑五：别信“自动检测语言”，手动指定更稳

chandra 支持 40+ 语种，但多卡下 auto-detect 会引入额外 token 开销（约 +0.3s）。
正确姿势：在请求中显式传language=zh或language=en，既提速又提准。实测中文文档识别准确率从 92.1% → 93.7%。

4. 效果实测：从扫描件到 Markdown，全程 1.1 秒发生了什么？

我们选取一份典型金融合同（12 页 PDF，含 3 张表格、2 处手写签名、1 个数学公式）进行端到端测试：

4.1 时间拆解（双卡 RTX 4090，vLLM 0.6.3）

总耗时：1.10 秒/页（12 页总耗时 13.2 秒，非逐页累加）
输出质量：表格结构 100% 还原，手写签名区域标注准确，公式 LaTeX 无错漏。

4.2 对比单卡：不只是快，更是“能跑”

注意：这里没有“理论加速比 2x”，因为 vLLM 的通信开销和预处理无法并行化。但52% 的实测收益，已足够让 chandra 从“演示模型”变成“生产系统”。

5. 总结：多卡不是选择题，而是 chandra 的出厂设置

chandra 的本质，是一个把“视觉空间理解”和“语言结构生成”深度耦合的模型。它不像传统 OCR 那样靠规则或轻量 CNN，而是用 ViT 看懂页面布局，再用 decoder 生成带语义的结构化文本。这种架构决定了：

• 它天生需要大显存来承载高分辨率图像特征；
• 它天然受益于 tensor parallelism —— attention heads 和 FFN 层均可无损切分；
• 它的性能瓶颈，不在单卡算力，而在多卡协同效率。

所以，“多卡环境下推理加速”不是 chandra 的一个“优化选项”，而是它在真实业务场景中稳定、高效、可扩展运行的必要条件。当你面对的是成百上千页的合同、试卷、表单时，单卡不是“慢一点”，而是“根本跑不完”。

现在，你已经知道：
如何 5 分钟装好支持双卡的 chandra；
为什么--tensor-parallel-size 2是必填项；
怎么避开混卡、预处理、batch 设置三大深坑；
以及，1.1 秒背后，是 vLLM 如何把 vision-language 模型真正带进生产时代。

下一步？挑两块同型号显卡，跑起来。真正的 OCR 加速，从来不在参数里，而在你的服务器机柜中。

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