reload_flag=""
if [[ -n "${DEBUG}" ]]; then
reload_flag="--reload"
fi
if [[ -n "${WORKER_COUNT}" ]]; then
workers=${WORKER_COUNT}
else
workers=2
fi
gunicorn --workers ${workers} \
--bind 0.0.0.0:8000 \
${reload_flag} main.wsgi
Писали такие конструкции чтобы проверить наличие флага и сформировать команду правильно?
На самом деле можно сделать тоже самое проще. Для этого используются операторы условной подстановки, доступные в оболочках семейства POSIX.
:- для установки значений по умолчанию
${WORKER_COUNT:-2}
Если переменная не объявлена, то будет дефолтное значение 2.
:+ подставляет указанный текст, если переменная не пуста
${DEBUG:+--reload}
Если что-то есть в переменной то распечатается текст после символа +, в противном случае - ничего. Удобно для опциональных флагов, как в нашем примере.
Итого наш скрипт может выглядеть так:
gunicorn --workers ${WORKER_COUNT:-2} \
--bind 0.0.0.0:8000 \
${DEBUG:+--reload} main.wsgi
Есть еще два оператора.
:= не только подставить дефолтное значение, но и присвоить его переменной, если она пуста
# никаких переменных еще нет
VAL1=${VAL2:=hello}
# теперь доступны обе
echo $VAL1 $VAL2
# hello hello
:? остановить выполнение с ошибкой, если переменной нет.
echo ${MISS:?is required}
bash: MISS: is required
Код выхода будет 1.
#tricks#linux
Image to Text OCR is a utility website made by Alejandro Akbal for extracting text from any image using #OCR.
This tool was made for those moments where you take a photo of some text and wish you could have it digitally.
https://github.com/AlejandroAkbal/Image-to-Text-OCR
Online: https://image-to-text-ocr.netlify.app/
🦉 LightOnOCR-1B: новая быстрая OCR-модель от LightOn
Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов.
🔥 Главное:**
-1 B параметров
- позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день)
- Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты
- 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR
- Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4
📊 Качество (Olmo-Bench):
- Превосходит DeepSeekOCR
- Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу)
- +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct
Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости.
🟢Модель 1B: https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-1B-1025
🟢Модель 0.9B (32k): https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-0.9B-32k-1025)
🟢Блог LightOn:https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr
🟢Демка: https://huggingface.co/spaces/lightonai/LightOnOCR-1B-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#ml
📄 DeepSeek-OCR - модель для распознавания текста 🔍
DeepSeek выпустили мощную OCR-модель, способную преобразовывать изображения документов прямо в Markdown или текст.
Что умеет:
- Распознаёт текст на изображениях и в PDF
- Работает с документами, таблицами и сложными макетами
- Поддерживает разные режимы: Tiny, Small, Base, Large
- Оптимизирована под GPU (PyTorch + CUDA 11.8)
- MIT-лицензия — можно свободно использовать и модифицировать
DeepSeek-OCR достигает высокой точности и эффективности за счёт компрессии визуальных токенов. На Omnidocbench - лучшая точность при минимуме визуальных токенов, превосходит другие OCR-модели по эффективности и скорости.
🟠HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#DeepSeek