Hi @yamazakitouma! I'm Dosu and I’m helping the MinerU team.

目前 MinerU 官方 Docker 部署方案确实只支持基于 vllm 的 GPU（CUDA）环境，无法直接用于纯 CPU 环境或 Mac 苹果芯片（ARM）等无 CUDA 的平台。不过，MinerU 支持 CPU-only 部署，只需要自定义 Dockerfile 即可实现一键部署，适配 x86 和 ARM 架构。

CPU-only Docker 部署方法（适用于 x86/ARM，Mac/PC）：

1. 自定义 Dockerfile 示例：

   FROM python:3.10-slim
   
   # 安装依赖
   RUN apt-get update && \
       apt-get install -y fonts-noto-core fonts-noto-cjk fontconfig libgl1 && \
       fc-cache -fv && \
       apt-get clean && \
       rm -rf /var/lib/apt/lists/*
   
   # 安装 MinerU（仅 core，无 CUDA 依赖）
   RUN python3 -m pip install -U 'mineru[core]' && \
       python3 -m pip cache purge
   
   # 下载模型（可选，或挂载本地模型目录）
   RUN mineru-models-download -s huggingface -m all
   
   # 设置入口
   ENTRYPOINT ["/bin/bash", "-c", "export MINERU_MODEL_SOURCE=local && exec \"$@\"", "--"]

2. 构建镜像（x86/AMD64）：

   docker build -t mineru-cpu:latest -f Dockerfile .

   如需在 Mac M1/M2 构建并运行，建议加参数指定平台：

   docker build --platform linux/amd64 -t mineru-cpu:latest -f Dockerfile .

3. 运行 MinerU（API 示例）：

   docker run -p 8000:8000 mineru-cpu:latest mineru-api --host 0.0.0.0 --port 8000 --backend pipeline --device cpu

   也可以用 mineru 命令行工具或 mineru-gradio 启动 WebUI。

4. 注意事项：

   • 推荐 --backend pipeline，该后端兼容性最好，适合 CPU-only 环境相关说明。
   • 不要用 --gpus 参数，也无需 CUDA 驱动。
   • Mac M1/M2 芯片建议用 --platform linux/amd64 构建镜像，避免 ARM Linux 兼容性问题官方建议。
   • 纯 CPU 环境下，VLM（多模态大模型）推理速度较慢，适合体验和轻量任务，不建议大规模生产部署相关讨论。
   • 公式识别（UniMERNet）等部分功能在 Mac MPS 下不稳定，建议用 CPU 或关闭相关说明。

5. 常见问题与排查：

   • 如遇依赖缺失（如 detectron2、cv2），可在 Dockerfile 里补充 pip install detectron2 opencv-python，但 detectron2 仅支持 x86，不支持 ARM Linux。
   • 如果 ARM Linux 服务器需要支持，需等待官方后续适配官方计划。

总结：
用上述 Dockerfile 和命令即可在 Mac（Intel/Apple Silicon）、Linux x86 服务器等无 CUDA 环境下一键部署 MinerU，体验 PDF 转 Markdown/JSON 等功能。如需更详细的 compose 配置或遇到具体报错，可补充说明。

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