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opendatalab/MinerU

Analizador de documentos de código abierto que convierte PDF, archivos de Office e imágenes a Markdown o JSON para flujos de trabajo con LLM y agentes.

Alternativa open source a:Adobe Acrobat

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ayer

¿Qué es?

MinerU analiza documentos complejos, como PDF, imágenes escaneadas, archivos de Word, PowerPoint, Excel, EPUB, HTML y CSV, y los convierte en contenido estructurado. El resultado se puede generar como Markdown, HTML, LaTeX, DOCX, EPUB, PDF o listas de contenido en JSON estructurado, por lo que sirve como entrada para pipelines de RAG y aplicaciones con LLM.

Ofrece cuatro niveles de calidad, desde el modo Flash, rápido y pensado para vistas previas e indexación, hasta los modos Standard y Advanced, diseñados para diseños complejos, tablas y fórmulas. Los PDF y las imágenes admiten todos los niveles, mientras que los archivos de Office y otros formatos se procesan localmente en el nivel Flash. Según el hardware, los modelos locales se ejecutan con ONNX, PyTorch, llama.cpp, vLLM o LMDeploy. Los documentos no se suben, salvo que se configure explícitamente el análisis remoto.

El proyecto incluye una herramienta de línea de comandos `mineru`, un SDK de Python, una API V1, una WebUI de Gradio y una biblioteca local de documentos que almacena en caché los resultados y permite buscar y continuar el procesamiento por página o bloque, con localizadores de citas estables.

Funciones clave

  • 01Analiza PDF, imágenes escaneadas, archivos de Office, EPUB, HTML y CSV, y los convierte a Markdown o JSON.
  • 02Ofrece cuatro niveles de calidad, desde el análisis rápido Flash hasta el análisis Advanced para diseños complejos.
  • 03Exporta a nueve formatos, entre ellos Markdown, HTML, LaTeX, DOCX y EPUB.
  • 04Ejecuta modelos localmente en CPU, GPU o Apple Silicon; el análisis remoto solo se realiza si se configura.
  • 05Incluye una CLI, un SDK de Python, una API y una WebUI de Gradio, además de una biblioteca local de documentos con búsqueda.

Casos de uso

  • Incorporar informes en PDF o artículos académicos a un LLM o pipeline de RAG como Markdown limpio.
  • Extraer tablas y fórmulas de documentos escaneados para analizarlas.
  • Permitir que agentes de IA lean documentos largos página por página mediante localizadores que se pueden citar.
  • Convertir por lotes archivos de Office y OpenDocument en texto estructurado.

Inicio rápido

  1. 1

    Instalar uv con pip

    pip install uv
  2. 2

    Crear un entorno virtual con Python 3.12

    uv venv .mineru --python 3.12
  3. 3

    Instalar MinerU 4.0 stable en el entorno (activa primero el venv, según el README)

    uv pip install -U "mineru>=4.0,<5"
  4. 4

    Convertir un PDF a Markdown

    mineru-kit parse document.pdf -o document.md --tier standard

Antes de usarlo

  • No se pudo identificar automáticamente la licencia, así que revisa el repositorio antes de usarlo con fines comerciales.
  • Para obtener el máximo rendimiento se necesita una GPU NVIDIA; otros dispositivos que no sean NVIDIA requieren instalar manualmente una versión acelerada de torch y vllm o lmdeploy.
  • En Windows, la versión de torch con soporte para GPU debe instalarse por separado.

Temas

#pdf#document-parsing#ocr#markdown#llm#rag#layout-analysis#python#ai4science#document-analysis

Preguntas frecuentes

¿Qué es MinerU?
Analizador de documentos de código abierto que convierte PDF, archivos de Office e imágenes a Markdown o JSON para flujos de trabajo con LLM y agentes. MinerU analiza documentos complejos, como PDF, imágenes escaneadas, archivos de Word, PowerPoint, Excel, EPUB, HTML y CSV, y los convierte en contenido estructurado. El resultado se puede generar como Markdown, HTML, LaTeX, DOCX, EPUB, PDF o listas de contenido en JSON estructurado, por lo que sirve como entrada para pipelines de RAG y aplicaciones con LLM.
¿MinerU es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
MinerU es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿MinerU sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de MinerU fue el 19 oct 2026.
¿Para qué puedo usar MinerU?
Incorporar informes en PDF o artículos académicos a un LLM o pipeline de RAG como Markdown limpio. Extraer tablas y fórmulas de documentos escaneados para analizarlas. Permitir que agentes de IA lean documentos largos página por página mediante localizadores que se pueden citar. Convertir por lotes archivos de Office y OpenDocument en texto estructurado.
¿Cómo se instala MinerU?
Instalar uv con pip: pip install uv Crear un entorno virtual con Python 3.12: uv venv .mineru --python 3.12 Instalar MinerU 4.0 stable en el entorno (activa primero el venv, según el README): uv pip install -U "mineru>=4.0,<5" Convertir un PDF a Markdown: mineru-kit parse document.pdf -o document.md --tier standard
¿Dónde consigo MinerU?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/opendatalab/MinerU

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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