SOTA OCR with Core ML and dots.ocr

L’article décrit la conversion du modèle OCR 3B paramètres dots.ocr pour fonctionnement on-device via Core ML et MLX. Il montre comment capturer le graphe PyTorch puis le compiler en .mlpackage, en simplifiant le modèle (une seule image, vision encoder en Core ML, LM en MLX). Résultat : OCR performant sans API ni réseau, avec un gain d’efficacité puissance notable sur le Neural Engine.

Source

HuggingFace Blog

Ingested

OCT 02, 2025 · 19:10

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4.0 / 5