Hinweis:

Llama-Webanwendung zur optischen Zeichenerkennung mit OCI Generative AI erstellen

Einführung

Wenn Sie ein Entwickler, Cloud-Architekt oder KI-Enthusiast sind, der Llama Optical Character Recognition (OCR) mochte, ist dieses Tutorial für Sie. In diesem Tutorial erstellen Sie eine einfache Llama OCR-Webanwendung, die:

Ziele

Wir erstellen eine Webbenutzeroberfläche (UI), mit der Sie:

Voraussetzungen

Aufgabe 1: Python-Code herunterladen und Konfigurationsdatei einrichten

  1. Laden Sie den Code hier herunter: llama-ocr-oci.py

  2. Stellen Sie sicher, dass das richtige Konfigurationsprofil in der Datei ~/.oci/config mit einem Namen dafür konfiguriert ist. Beispiel: OCI_PROFILE.

Aufgabe 2: Virtuelle Umgebung einrichten

Durch das Erstellen einer virtuellen Umgebung können Abhängigkeiten isoliert und sichergestellt werden, dass Ihre Streamlit-OCR-App andere Python-Projekte auf Ihrem System nicht beeinträchtigt.

Aufgabe 3: Anwendung starten

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Anwendung zu starten.

streamlit run ocr_vision_app.py

Der Anwendungsstart sollte in Ihrem Browser angezeigt werden.

app

Aufgabe 4: Bild hochladen und Text extrahieren

  1. Wählen Sie unter OCI-Konfigurationsprofil auswählen das Konfigurationsprofil aus dem Dropdown-Menü aus.

  2. Geben Sie unter Compartment-OCID eingeben die Oracle Cloud-ID (OCID) des Compartments ein, in dem Sie Zugriff auf den OCI Generative AI-Service haben.

  3. Wählen Sie unter Vision-Modell auswählen ein Modell aus.

  4. Klicken Sie auf Hochladen, und wählen Sie ein Bild aus (Quittung, Rechnung, Screenshot).

    Die Anwendung verarbeitet das Bild und zeigt den extrahierten Text an.

    Analysieren

Bestätigungen

Weitere Lernressourcen

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Die Produktdokumentation finden Sie im Oracle Help Center.