Опубликовано

PaddleOCR VL 1.5 теперь работает на GPU от AMD

Китайская модель для распознавания текста адаптирована под видеокарты AMD – разбираемся, что это значит для тех, кто работает с документами.

Инфраструктура
Источник события: AMD Время чтения: 3 – 5 минут

Если вы когда-нибудь пытались извлечь текст из отсканированного документа или фотографии, то наверняка сталкивались с OCR – технологией оптического распознавания символов. Она превращает изображение с буквами в редактируемый текст. Звучит просто, но на практике это довольно сложная задача для компьютера.

Одна из популярных открытых систем для этого называется PaddleOCR. Её разработала китайская компания Baidu, и она умеет работать с текстами на разных языках, включая русский. Недавно появилась версия VL 1.5 – улучшенная модель, которая лучше справляется со сложными документами.

Новость в том, что теперь эту модель оптимизировали для работы на видеокартах AMD. Проще говоря, если у вас компьютер с графическим процессором (GPU) от AMD, вы можете использовать PaddleOCR VL 1.5 с хорошей производительностью.

Преимущества поддержки AMD для распознавания текста

Почему это вообще важно

Долгое время в мире машинного обучения и работы с нейросетями безраздельно господствовали видеокарты NVIDIA. Большинство библиотек и моделей писались именно под них. AMD производила хорошие графические процессоры, но экосистема для задач искусственного интеллекта у них была куда слабее.

Последние пару лет ситуация начала меняться. AMD активно развивает свою платформу ROCm – это аналог NVIDIA CUDA, который позволяет запускать вычисления на их видеокартах. И всё больше инструментов получают поддержку AMD.

PaddleOCR VL 1.5 на AMD – ещё один шаг в этом направлении. Для разработчиков и компаний это означает больше выбора в аппаратном обеспечении. Не обязательно покупать дорогие карты NVIDIA, если задача в принципе решается на AMD.

Возможности PaddleOCR VL 1.5 для распознавания документов

Что умеет PaddleOCR VL 1.5

Эта модель не просто распознаёт буквы. Она понимает структуру документа: где заголовок, где таблица, где обычный текст. Это особенно полезно, когда нужно обработать счёт, договор или научную статью – там важна не только точность распознавания, но и понимание логики расположения информации.

VL в названии означает Vision-Language (зрение-язык) – то есть модель работает одновременно с визуальной частью документа и с текстовым содержимым. Она не просто видит символы, но и пытается понять, как они связаны между собой по смыслу.

Такой подход делает распознавание точнее, особенно когда дело касается документов со сложной вёрсткой или плохим качеством сканирования.

Установка и настройка PaddleOCR VL 1.5 на видеокартах AMD

Как это запускается на AMD

AMD опубликовала техническую статью, в которой рассказала, как настроить окружение для работы с PaddleOCR VL 1.5 на своих видеокартах. В основе лежит Docker-контейнер с предустановленными зависимостями и библиотекой ROCm.

Если коротко: вы скачиваете готовый образ, запускаете контейнер с нужными параметрами, и внутри уже всё настроено для работы с моделью. Это стандартный подход в разработке – позволяет не тратить время на ручную установку десятков библиотек и настройку совместимости.

В статье также упоминается PaddleX – это надстройка над PaddleOCR, которая упрощает управление конвейерами распознавания. Проще говоря, с её помощью можно собрать цепочку обработки документа: сначала детектировать текстовые блоки, потом распознать их, потом извлечь нужные данные.

Для кого это актуально

В первую очередь – для тех, кто занимается автоматизацией обработки документов. Это могут быть компании, которые работают с большими объёмами бумаг: банки, страховые, логистические фирмы. Или разработчики систем электронного документооборота.

Если у вас уже есть инфраструктура на AMD, или вы только планируете её развернуть, поддержка PaddleOCR – это плюс. Не нужно искать альтернативы или переходить на другое оборудование.

Ещё это интересно тем, кто экспериментирует с открытыми моделями и хочет попробовать что-то кроме стандартных решений на базе Tesseract или коммерческих API.

Ограничения и нерешённые вопросы использования на AMD

Что остаётся за кадром

AMD не публикует бенчмарков производительности в открытом доступе, по крайней мере в этой статье. Непонятно, насколько быстро PaddleOCR VL 1.5 работает на их GPU по сравнению с NVIDIA. Возможно, разница несущественна, возможно – заметна. Это вопрос, который каждый решает для своей задачи путём тестирования.

Также неясно, насколько активно будет поддерживаться эта интеграция в будущем. Baidu развивает PaddleOCR в основном для своих нужд, и если AMD перестанет инвестировать в адаптацию, обновления могут выходить с задержкой.

Но пока факт остаётся фактом: PaddleOCR VL 1.5 работает на AMD GPU, и это ещё один инструмент в арсенале тех, кто занимается распознаванием текста.

Оригинальное название: Unlocking high-performance document parsing of PaddleOCR VL 1 5 on AMD GPUs
Дата публикации: 29 янв 2026
AMDwww.amd.com Международная компания – производитель процессоров и вычислительных ускорителей для ИИ-задач.
Предыдущая статья FLUX.2 [flex] теперь работает в три раза быстрее Следующая статья Daggr: инструмент для создания цепочек AI-приложений

От источника к разбору

Как создавался этот текст

Этот материал не является прямым пересказом исходной публикации. Сначала была отобрана сама новость – как событие, важное для понимания развития ИИ. Затем мы задали рамку обработки: что в тексте важно прояснить, какой контекст добавить и на чём сделать акцент. Это позволило превратить отдельный анонс или обновление в связный и осмысленный разбор.

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы открыто показываем, какие модели использовались на разных этапах обработки. Каждая из них выполняла свою роль – анализ источника, переписывание, проверка и визуальная интерпретация. Такой подход позволяет сохранить прозрачность процесса и ясно показать, как именно технологии участвовали в создании материала.

1.
Claude Sonnet 4.5 Anthropic Анализ исходной публикации и написание текста Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

1. Анализ исходной публикации и написание текста

Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

Claude Sonnet 4.5 Anthropic
2.
Gemini 2.5 Flash Google DeepMind Проверка и правка текста Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

2. Проверка и правка текста

Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

Gemini 2.5 Flash Google DeepMind
3.
DeepSeek-V3.2 DeepSeek Подготовка описания для иллюстрации Генерация текстового промпта для визуальной модели

3. Подготовка описания для иллюстрации

Генерация текстового промпта для визуальной модели

DeepSeek-V3.2 DeepSeek
4.
FLUX.2 Pro Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

4. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

FLUX.2 Pro Black Forest Labs

ИИ: События

Вам может быть интересно

Перейти ко всем событиям

Другие события из мира искусственного интеллекта, которые помогают увидеть общую картину и понять, как меняется направление развития технологий.

Hugging Face запустил Community Evals – платформу, на которой разработчики могут самостоятельно тестировать языковые модели и делиться результатами, не полагаясь на закрытые рейтинги.

Команда Perplexity AI продемонстрировала, как технология прямой передачи данных между серверами помогает языковым моделям работать быстрее и эффективнее, устраняя «узкие места» в сетевой инфраструктуре.

Разбираемся, как слой оркестрации помогает объединить разрозненные инструменты и сервисы в единую экосистему, способную работать без постоянного ручного контроля.

Не пропустите ни одного эксперимента!

Подпишитесь на Telegram-канал –
там мы регулярно публикуем анонсы новых книг, статей и интервью.

Подписаться