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ghcr.io/docling-project/docling-serve:v1.19.0
ghcr.iolinux/amd64v1.19.0大小: 未知更新于 2026年6月6日
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Docling Serve
将 https://github.com/docling-project/docling 作为 API 服务运行。
📚 Docling Serve 文档
- 了解如何 配置 Web 服务器
- 熟悉 API 的所有 运行时选项
- 探索实用的 部署示例
- 以及更多内容
[!NOTE] 迁移至
v1API。Docling Serve 现已提供稳定的 v1 API。有关详细信息，请参阅 v1 迁移指南。
快速开始
安装 docling-serve 包并运行服务器。
# 使用 Python 包
pip install "docling-serve[ui]"
docling-serve run --enable-ui
# 使用容器镜像，例如通过 Podman
podman run -p 5001:5001 -e DOCLING_SERVE_ENABLE_UI=1 quay.io/docling-project/docling-serve
服务器可通过以下方式访问：
- API
- API 文档
- UI playground
通过简单转换尝试使用：
curl -X 'POST' \
'http://localhost:5001/v1/convert/source' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"sources": [{"kind": "http", "url": "https://arxiv.org/pdf/2501.17887"}]
}'
容器镜像
以下容器镜像适用于不同硬件和 PyTorch 配置的 Docling Serve 运行：
📦 已发布镜像
| 镜像 | 描述 | 架构 | 大小 |
|---|---|---|---|
https://github.com/docling-project/docling-serve/pkgs/container/docling-serve quay.io/docling-project/docling-serve | 基础镜像，包含从官方 PyPI 索引安装的所有包。 | linux/amd64、linux/arm64 | 4.4 GB (arm64) 8.7 GB (amd64) |
https://github.com/docling-project/docling-serve/pkgs/container/docling-serve-cpu quay.io/docling-project/docling-serve-cpu | 仅 CPU 变体，使用来自 PyTorch CPU 索引的 torch。 | linux/amd64、linux/arm64 | 4.4 GB |
https://github.com/docling-project/docling-serve/pkgs/container/docling-serve-cu128 quay.io/docling-project/docling-serve-cu128 | CUDA 12.8 构建，使用来自 cu128 索引的 torch。 | linux/amd64 | 11.4 GB |
https://github.com/docling-project/docling-serve/pkgs/container/docling-serve-cu130 quay.io/docling-project/docling-serve-cu130 | CUDA 13.0 构建，使用来自 cu130 索引的 torch。 | linux/amd64、linux/arm64 | TBD |
[!IMPORTANT] CUDA 镜像标签策略
特定于 CUDA 的镜像（
-cu128、-cu130）遵循 PyTorch 的 CUDA 版本支持生命周期，其标签与基础镜像不同：
- 基础镜像（
docling-serve、docling-serve-cpu）：为方便起见，标记为latest和main- CUDA 镜像（
docling-serve-cu*）：仅使用显式版本标记（例如1.12.0）和main原因：随着 PyTorch 增加对较新 CUDA 版本的支持，旧 CUDA 版本会逐渐被弃用。为避免意外拉取已弃用的 CUDA 版本，CUDA 镜像特意排除
latest标签。请始终使用显式版本标签，例如：
> # ✅ 推荐：显式版本
> docker pull quay.io/docling-project/docling-serve-cu130:v1.18.0
>
> # ❌ CUDA 镜像不支持
> docker pull quay.io/docling-project/docling-serve-cu130:latest
>
🚫 未发布
支持 AMD ROCm 6.3 的镜像（docling-serve-rocm），但由于体积较大未发布。
如需本地构建：
git clone --branch main git@github.com:docling-project/docling-serve.git
cd docling-serve/
make docling-serve-rocm-image
有关使用 Docker Compose 部署的信息，请参阅 docs/deployment.md。
即将推出：docling-serve-slim 镜像将通过跳过模型权重下载来减小体积。
演示 UI
在 /ui 端点提供易于使用的 UI。
获取帮助与支持
欢迎通过 https://github.com/docling-project/docling/discussions 与我们联系。
贡献指南
详情请阅读 https://github.com/docling-project/docling-serve/blob/main/CONTRIBUTING.md%E3%80%82
参考文献
如果您在项目中使用 Docling，请考虑引用以下文献：
@techreport{Docling,
author = {Docling Contributors},
month = {1},
title = {Docling: An Efficient Open-Source Toolkit for AI-driven Document Conversion},
url = {https://arxiv.org/abs/2501.17887},
eprint = {2501.17887},
doi = {10.48550/arXiv.2501.17887},
version = {2.0.0},
year = {2025}
}
许可证
Docling Serve 代码库采用 MIT 许可证。
IBM ❤️ 开源 AI
Docling 由 IBM 开发。
镜像拉取常见问题
功能
排错
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"