File size: 406,913 Bytes
5c305d6 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 1541 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616 1617 1618 1619 1620 1621 1622 1623 1624 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 1888 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2055 2056 2057 2058 2059 2060 2061 2062 2063 2064 2065 2066 2067 2068 2069 2070 2071 2072 2073 2074 2075 2076 2077 2078 2079 2080 2081 2082 2083 2084 2085 2086 2087 2088 2089 2090 2091 2092 2093 2094 2095 2096 2097 2098 2099 2100 2101 2102 2103 2104 2105 2106 2107 2108 2109 2110 2111 2112 2113 2114 2115 2116 2117 2118 2119 2120 2121 2122 2123 2124 2125 2126 2127 2128 2129 2130 2131 2132 2133 2134 2135 2136 2137 2138 2139 2140 2141 2142 2143 2144 2145 2146 2147 2148 2149 2150 2151 2152 2153 2154 2155 2156 2157 2158 2159 2160 2161 2162 2163 2164 2165 2166 2167 2168 2169 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176 2177 2178 2179 2180 2181 2182 2183 2184 2185 2186 2187 2188 2189 2190 2191 2192 2193 2194 2195 2196 2197 2198 2199 2200 2201 2202 2203 2204 2205 2206 2207 2208 2209 2210 2211 2212 2213 2214 2215 2216 2217 2218 2219 2220 2221 2222 2223 2224 2225 2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232 2233 2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240 2241 2242 2243 2244 2245 2246 2247 2248 2249 2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256 2257 2258 2259 2260 2261 2262 2263 2264 2265 2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272 2273 2274 2275 2276 2277 2278 2279 2280 2281 2282 2283 2284 2285 2286 2287 2288 2289 2290 2291 2292 2293 2294 2295 2296 2297 2298 2299 2300 2301 2302 2303 2304 2305 2306 2307 2308 2309 2310 2311 2312 2313 2314 2315 2316 2317 2318 2319 2320 2321 2322 2323 2324 2325 2326 2327 2328 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 2336 2337 2338 2339 2340 2341 2342 2343 2344 2345 2346 2347 2348 2349 2350 2351 2352 2353 2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 2380 2381 2382 2383 2384 2385 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 2397 2398 2399 2400 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2408 2409 2410 2411 2412 2413 2414 2415 2416 2417 2418 2419 2420 2421 2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 2433 2434 2435 2436 2437 2438 2439 2440 2441 2442 2443 2444 2445 2446 2447 2448 2449 2450 2451 2452 2453 2454 2455 2456 2457 2458 2459 2460 2461 2462 2463 2464 2465 2466 2467 2468 2469 2470 2471 2472 2473 2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480 2481 2482 2483 2484 2485 2486 2487 2488 2489 2490 2491 2492 2493 2494 2495 2496 2497 2498 2499 2500 2501 2502 2503 2504 2505 2506 2507 2508 2509 2510 2511 2512 2513 2514 2515 2516 2517 2518 2519 2520 2521 2522 2523 2524 2525 2526 2527 2528 2529 2530 2531 2532 2533 2534 2535 2536 2537 2538 2539 2540 2541 2542 2543 2544 2545 2546 2547 2548 2549 2550 2551 2552 2553 2554 2555 2556 2557 2558 2559 2560 2561 2562 2563 2564 2565 2566 2567 2568 2569 2570 2571 2572 2573 2574 2575 2576 2577 2578 2579 2580 2581 2582 2583 2584 2585 2586 2587 2588 2589 2590 2591 2592 2593 2594 2595 2596 2597 2598 2599 2600 2601 2602 2603 2604 2605 2606 2607 2608 2609 2610 2611 2612 2613 2614 2615 2616 2617 2618 2619 2620 2621 2622 2623 2624 2625 2626 2627 2628 2629 2630 2631 2632 2633 2634 2635 2636 2637 2638 2639 2640 2641 2642 2643 2644 2645 2646 2647 2648 2649 2650 2651 2652 2653 2654 2655 2656 2657 2658 2659 2660 2661 2662 2663 2664 2665 2666 2667 2668 2669 2670 2671 2672 2673 2674 2675 2676 2677 2678 2679 2680 2681 2682 2683 2684 2685 2686 2687 2688 2689 2690 2691 2692 2693 2694 2695 2696 2697 2698 2699 2700 2701 2702 2703 2704 2705 2706 2707 2708 2709 2710 2711 2712 2713 2714 2715 2716 2717 2718 2719 2720 2721 2722 2723 2724 2725 2726 2727 2728 2729 2730 2731 2732 2733 2734 2735 2736 2737 2738 2739 2740 2741 2742 2743 2744 2745 2746 2747 2748 2749 2750 2751 2752 2753 2754 2755 2756 2757 2758 2759 2760 2761 2762 2763 2764 2765 2766 2767 2768 2769 2770 2771 2772 2773 2774 2775 2776 2777 2778 2779 2780 2781 2782 2783 2784 2785 2786 2787 2788 2789 2790 2791 2792 2793 2794 2795 2796 2797 2798 2799 2800 2801 2802 2803 2804 2805 2806 2807 2808 2809 2810 2811 2812 2813 2814 2815 2816 2817 2818 2819 2820 2821 2822 2823 2824 2825 2826 2827 2828 2829 2830 2831 2832 2833 2834 2835 2836 2837 2838 2839 2840 2841 2842 2843 2844 2845 2846 2847 2848 2849 2850 2851 2852 2853 2854 2855 2856 2857 2858 2859 2860 2861 2862 2863 2864 2865 2866 2867 2868 2869 2870 2871 2872 2873 2874 2875 2876 2877 2878 2879 2880 2881 2882 2883 2884 2885 2886 2887 2888 2889 2890 2891 2892 2893 2894 2895 2896 2897 2898 2899 2900 2901 2902 2903 2904 2905 2906 2907 2908 2909 2910 2911 2912 2913 2914 2915 2916 2917 2918 2919 2920 2921 2922 2923 2924 2925 2926 2927 2928 2929 2930 2931 2932 2933 2934 2935 2936 2937 2938 2939 2940 2941 2942 2943 2944 2945 2946 2947 2948 2949 2950 2951 2952 2953 2954 2955 2956 2957 2958 2959 2960 2961 2962 2963 2964 2965 2966 2967 2968 2969 2970 2971 2972 2973 2974 2975 2976 2977 2978 2979 2980 2981 2982 2983 2984 2985 2986 2987 2988 2989 2990 2991 2992 2993 2994 2995 2996 2997 2998 2999 3000 3001 3002 3003 3004 3005 3006 3007 3008 3009 3010 3011 3012 3013 3014 3015 3016 3017 3018 3019 3020 3021 3022 3023 3024 3025 3026 3027 3028 3029 3030 3031 3032 3033 3034 3035 3036 3037 3038 3039 3040 3041 3042 3043 3044 3045 3046 3047 3048 3049 3050 3051 3052 3053 3054 3055 3056 3057 3058 3059 3060 3061 3062 3063 3064 3065 3066 3067 3068 3069 3070 3071 3072 3073 3074 3075 3076 3077 3078 3079 3080 3081 3082 3083 3084 3085 3086 3087 3088 3089 3090 3091 3092 3093 3094 3095 3096 3097 3098 3099 3100 3101 3102 3103 3104 3105 3106 3107 3108 3109 3110 3111 3112 3113 3114 3115 3116 3117 3118 3119 3120 3121 3122 3123 3124 3125 3126 3127 3128 3129 3130 3131 3132 3133 3134 3135 3136 3137 3138 3139 3140 3141 3142 3143 3144 3145 3146 3147 3148 3149 3150 3151 3152 3153 3154 3155 3156 3157 3158 3159 3160 3161 3162 3163 3164 3165 3166 3167 3168 3169 3170 3171 3172 3173 3174 3175 3176 3177 3178 3179 3180 3181 3182 3183 3184 3185 3186 3187 3188 3189 3190 3191 3192 3193 3194 3195 3196 3197 3198 3199 3200 3201 3202 3203 3204 3205 3206 3207 3208 3209 3210 3211 3212 3213 3214 3215 3216 3217 3218 3219 3220 3221 3222 3223 3224 3225 3226 3227 3228 3229 3230 3231 3232 3233 3234 3235 3236 3237 3238 3239 3240 3241 3242 3243 3244 3245 3246 3247 3248 3249 3250 3251 3252 3253 3254 3255 3256 3257 3258 3259 3260 3261 3262 3263 3264 3265 3266 3267 3268 3269 3270 3271 3272 3273 3274 3275 3276 3277 3278 3279 3280 3281 3282 3283 3284 3285 3286 3287 3288 3289 3290 3291 3292 3293 3294 3295 3296 3297 3298 3299 3300 3301 3302 3303 3304 3305 3306 3307 3308 3309 3310 3311 3312 3313 3314 3315 3316 3317 3318 3319 3320 3321 3322 3323 3324 3325 3326 3327 3328 3329 3330 3331 3332 3333 3334 3335 3336 3337 3338 3339 3340 3341 3342 3343 3344 3345 3346 3347 3348 3349 3350 3351 3352 3353 3354 3355 3356 3357 3358 3359 3360 3361 3362 3363 3364 3365 3366 3367 3368 3369 3370 3371 3372 3373 3374 3375 3376 3377 3378 3379 3380 3381 3382 3383 3384 3385 3386 3387 3388 3389 3390 3391 3392 3393 3394 3395 3396 3397 3398 3399 3400 3401 3402 3403 3404 3405 3406 3407 3408 3409 3410 3411 3412 3413 3414 3415 3416 3417 3418 3419 3420 3421 3422 3423 3424 3425 3426 3427 3428 3429 3430 3431 3432 3433 3434 3435 3436 3437 3438 3439 3440 3441 3442 3443 3444 3445 3446 3447 3448 3449 3450 3451 3452 3453 3454 3455 3456 3457 3458 3459 3460 3461 3462 3463 3464 3465 3466 3467 3468 3469 3470 3471 3472 3473 3474 3475 3476 3477 3478 3479 3480 3481 3482 3483 3484 3485 3486 3487 3488 3489 3490 3491 3492 3493 3494 3495 3496 3497 3498 3499 3500 3501 3502 3503 3504 3505 3506 3507 3508 3509 3510 3511 3512 3513 3514 3515 3516 3517 3518 3519 3520 3521 3522 3523 3524 3525 3526 3527 3528 3529 3530 3531 3532 3533 3534 3535 3536 3537 3538 3539 3540 3541 3542 3543 3544 3545 3546 3547 3548 3549 3550 3551 3552 3553 3554 3555 3556 3557 3558 3559 3560 3561 3562 3563 3564 3565 3566 3567 3568 3569 3570 3571 3572 3573 3574 3575 3576 3577 3578 3579 3580 3581 3582 3583 3584 3585 3586 3587 3588 3589 3590 3591 3592 3593 3594 3595 3596 3597 3598 3599 3600 3601 3602 3603 3604 3605 3606 3607 3608 3609 3610 3611 3612 3613 3614 3615 3616 3617 3618 3619 3620 3621 3622 3623 3624 3625 3626 3627 3628 3629 3630 3631 3632 3633 3634 3635 3636 3637 3638 3639 3640 3641 3642 3643 3644 3645 3646 3647 3648 3649 3650 3651 3652 3653 3654 3655 3656 3657 3658 3659 3660 3661 3662 3663 3664 3665 3666 3667 3668 3669 3670 3671 3672 3673 3674 3675 3676 3677 3678 3679 3680 3681 3682 3683 3684 3685 3686 3687 3688 3689 3690 3691 3692 3693 3694 3695 3696 3697 3698 3699 3700 3701 3702 3703 3704 3705 3706 3707 3708 3709 3710 3711 3712 3713 3714 3715 3716 3717 3718 3719 3720 3721 3722 3723 3724 3725 3726 3727 3728 3729 3730 3731 3732 3733 3734 3735 3736 3737 3738 3739 3740 3741 3742 3743 3744 3745 3746 3747 3748 3749 3750 3751 3752 3753 3754 3755 3756 3757 3758 3759 3760 3761 3762 3763 3764 3765 3766 3767 3768 3769 3770 3771 3772 3773 3774 3775 3776 3777 3778 3779 3780 3781 3782 3783 3784 3785 3786 3787 3788 3789 3790 3791 3792 3793 3794 3795 3796 3797 3798 3799 3800 3801 3802 3803 3804 3805 3806 3807 3808 3809 3810 3811 3812 3813 3814 3815 3816 3817 3818 3819 3820 3821 3822 3823 3824 3825 3826 3827 3828 3829 3830 3831 3832 3833 3834 3835 3836 3837 3838 3839 3840 3841 3842 3843 3844 3845 3846 3847 3848 3849 3850 3851 3852 3853 3854 3855 3856 3857 3858 3859 3860 3861 3862 3863 3864 3865 3866 3867 3868 3869 3870 3871 3872 3873 3874 3875 3876 3877 3878 3879 3880 3881 3882 3883 3884 3885 3886 3887 3888 3889 3890 3891 3892 3893 3894 3895 3896 3897 3898 3899 3900 3901 3902 3903 3904 3905 3906 3907 3908 3909 3910 3911 3912 3913 3914 3915 3916 3917 3918 3919 3920 3921 3922 3923 3924 3925 3926 3927 3928 3929 3930 3931 3932 3933 3934 3935 3936 3937 3938 3939 3940 3941 3942 3943 3944 3945 3946 3947 3948 3949 3950 3951 3952 3953 3954 3955 3956 3957 3958 3959 3960 3961 3962 3963 3964 3965 3966 3967 3968 3969 3970 3971 3972 3973 3974 3975 3976 3977 3978 3979 3980 3981 3982 3983 3984 3985 3986 3987 3988 3989 3990 3991 3992 3993 3994 3995 3996 3997 3998 3999 4000 4001 4002 4003 4004 4005 4006 4007 4008 4009 4010 4011 4012 4013 4014 4015 4016 4017 4018 4019 4020 4021 4022 4023 4024 4025 4026 4027 4028 4029 4030 4031 4032 4033 4034 4035 4036 4037 4038 4039 4040 4041 4042 4043 4044 4045 4046 4047 4048 4049 4050 4051 4052 4053 4054 4055 4056 4057 4058 4059 4060 4061 4062 4063 4064 4065 4066 4067 4068 4069 4070 4071 4072 4073 4074 4075 4076 4077 4078 4079 4080 4081 4082 4083 4084 4085 4086 4087 4088 4089 4090 4091 4092 4093 4094 4095 4096 4097 4098 4099 4100 4101 4102 4103 4104 4105 4106 4107 4108 4109 4110 4111 4112 4113 4114 4115 4116 4117 4118 4119 4120 4121 4122 4123 4124 4125 4126 4127 4128 4129 4130 4131 4132 4133 4134 4135 4136 4137 4138 4139 4140 4141 4142 4143 4144 4145 4146 4147 4148 4149 4150 4151 4152 4153 4154 4155 4156 4157 4158 4159 4160 4161 4162 4163 4164 4165 4166 4167 4168 4169 4170 4171 4172 4173 4174 4175 4176 4177 4178 4179 4180 4181 4182 4183 4184 4185 4186 4187 4188 4189 4190 4191 4192 4193 4194 4195 4196 4197 4198 4199 4200 4201 4202 4203 4204 4205 4206 4207 4208 4209 4210 4211 4212 4213 4214 4215 4216 4217 4218 4219 4220 4221 4222 4223 4224 4225 4226 4227 4228 4229 4230 4231 4232 4233 4234 4235 4236 4237 4238 4239 4240 4241 4242 4243 4244 4245 4246 4247 4248 4249 4250 4251 4252 4253 4254 4255 4256 4257 4258 4259 4260 4261 4262 4263 4264 4265 4266 4267 4268 4269 4270 4271 4272 4273 4274 4275 4276 4277 4278 4279 4280 4281 4282 4283 4284 4285 4286 4287 4288 4289 4290 4291 4292 4293 4294 4295 4296 4297 4298 4299 4300 4301 4302 4303 4304 4305 4306 4307 4308 4309 4310 4311 4312 4313 4314 4315 4316 4317 4318 4319 4320 4321 4322 4323 4324 4325 4326 4327 4328 4329 4330 4331 4332 4333 4334 4335 4336 4337 4338 4339 4340 4341 4342 4343 4344 4345 4346 4347 4348 4349 4350 4351 4352 4353 4354 4355 4356 4357 4358 4359 4360 4361 4362 4363 4364 4365 4366 4367 4368 4369 4370 4371 4372 4373 4374 4375 4376 4377 4378 4379 4380 4381 4382 4383 4384 4385 4386 4387 4388 4389 4390 4391 4392 4393 4394 4395 4396 4397 4398 4399 4400 4401 4402 4403 4404 4405 4406 4407 4408 4409 4410 4411 4412 4413 4414 4415 4416 4417 4418 4419 4420 4421 4422 4423 4424 4425 4426 4427 4428 4429 4430 4431 4432 4433 4434 4435 4436 4437 4438 4439 4440 4441 4442 4443 4444 4445 4446 4447 4448 4449 4450 4451 4452 4453 4454 4455 4456 4457 4458 4459 4460 4461 4462 4463 4464 4465 4466 4467 4468 4469 4470 4471 4472 4473 4474 4475 4476 4477 4478 4479 4480 4481 4482 4483 4484 4485 4486 4487 4488 4489 4490 4491 4492 4493 4494 4495 4496 4497 4498 4499 4500 4501 4502 4503 4504 4505 4506 4507 4508 4509 4510 4511 4512 4513 4514 4515 4516 4517 4518 4519 4520 4521 4522 4523 4524 4525 4526 4527 4528 4529 4530 4531 4532 4533 4534 4535 4536 4537 4538 4539 4540 4541 4542 4543 4544 4545 4546 4547 4548 4549 4550 4551 4552 4553 4554 4555 4556 4557 4558 4559 4560 4561 4562 4563 4564 4565 4566 4567 4568 4569 4570 4571 4572 4573 4574 4575 4576 4577 4578 4579 4580 4581 4582 4583 4584 4585 4586 4587 4588 4589 4590 4591 4592 4593 4594 4595 4596 4597 4598 4599 4600 4601 4602 4603 4604 4605 4606 4607 4608 4609 4610 4611 4612 4613 4614 4615 4616 4617 4618 4619 4620 4621 4622 4623 4624 4625 4626 4627 4628 4629 4630 4631 4632 4633 4634 4635 4636 4637 4638 4639 4640 4641 4642 4643 4644 4645 4646 4647 4648 4649 4650 4651 4652 4653 4654 4655 4656 4657 4658 4659 4660 4661 4662 4663 4664 4665 4666 4667 4668 4669 4670 4671 4672 4673 4674 4675 4676 4677 4678 4679 4680 4681 4682 4683 4684 4685 4686 4687 4688 4689 4690 4691 4692 4693 4694 4695 4696 4697 4698 4699 4700 4701 4702 4703 4704 4705 4706 4707 4708 4709 4710 4711 4712 4713 4714 4715 4716 4717 4718 4719 4720 4721 4722 4723 4724 4725 4726 4727 4728 4729 4730 4731 4732 4733 4734 4735 4736 4737 4738 4739 4740 4741 4742 4743 4744 4745 4746 4747 4748 4749 4750 4751 4752 4753 4754 4755 4756 4757 4758 4759 4760 4761 4762 4763 4764 4765 4766 4767 4768 4769 4770 4771 4772 4773 4774 4775 4776 4777 4778 4779 4780 4781 4782 4783 4784 4785 4786 4787 4788 4789 4790 4791 4792 4793 4794 4795 4796 4797 4798 4799 4800 4801 4802 4803 4804 4805 4806 4807 4808 4809 4810 4811 4812 4813 4814 4815 4816 4817 4818 4819 4820 4821 4822 4823 4824 4825 4826 4827 4828 4829 4830 4831 4832 4833 4834 4835 4836 4837 4838 4839 4840 4841 4842 4843 4844 4845 4846 4847 4848 4849 4850 4851 4852 4853 4854 4855 4856 4857 4858 4859 4860 4861 4862 4863 4864 4865 4866 4867 4868 4869 4870 4871 4872 4873 4874 4875 4876 4877 4878 4879 4880 4881 4882 4883 4884 4885 4886 4887 4888 4889 4890 4891 4892 4893 4894 4895 4896 4897 4898 4899 4900 4901 4902 4903 4904 4905 4906 4907 4908 4909 4910 4911 4912 4913 4914 4915 4916 4917 4918 4919 4920 4921 4922 4923 4924 4925 4926 4927 4928 4929 4930 4931 4932 4933 4934 4935 4936 4937 4938 4939 4940 4941 4942 4943 4944 4945 4946 4947 4948 4949 4950 4951 4952 4953 4954 4955 4956 4957 4958 4959 4960 4961 4962 4963 4964 4965 4966 4967 4968 4969 4970 4971 4972 4973 4974 4975 4976 4977 4978 4979 4980 4981 4982 4983 4984 4985 4986 4987 4988 4989 4990 4991 4992 4993 4994 4995 4996 4997 4998 4999 5000 5001 5002 5003 5004 5005 5006 5007 5008 5009 5010 5011 5012 5013 5014 5015 5016 5017 5018 5019 5020 5021 5022 5023 5024 5025 5026 5027 5028 5029 5030 5031 5032 5033 5034 5035 5036 5037 5038 5039 5040 5041 5042 5043 5044 5045 5046 5047 5048 5049 5050 5051 5052 5053 5054 5055 5056 5057 5058 5059 5060 5061 5062 5063 5064 5065 5066 5067 5068 5069 5070 5071 5072 5073 5074 5075 5076 5077 5078 5079 5080 5081 5082 5083 5084 5085 5086 5087 5088 5089 5090 5091 5092 5093 5094 5095 5096 5097 5098 5099 5100 5101 5102 5103 5104 5105 5106 5107 5108 5109 5110 5111 5112 5113 5114 5115 5116 5117 5118 5119 5120 5121 5122 5123 5124 5125 5126 5127 5128 5129 5130 5131 5132 5133 5134 5135 5136 5137 5138 5139 5140 5141 5142 5143 5144 5145 5146 5147 5148 5149 5150 5151 5152 5153 5154 5155 5156 5157 5158 5159 5160 5161 5162 5163 5164 5165 5166 5167 5168 5169 5170 5171 5172 5173 5174 5175 5176 5177 5178 5179 5180 5181 5182 5183 5184 5185 5186 5187 5188 5189 5190 5191 5192 5193 5194 5195 5196 5197 5198 5199 5200 5201 5202 5203 5204 5205 5206 5207 5208 5209 5210 5211 5212 5213 5214 5215 5216 5217 5218 5219 5220 5221 5222 5223 5224 5225 5226 5227 5228 5229 5230 5231 5232 5233 5234 5235 5236 5237 5238 5239 5240 5241 5242 5243 5244 5245 5246 5247 5248 5249 5250 5251 5252 5253 5254 5255 5256 5257 5258 5259 5260 5261 5262 5263 5264 5265 5266 5267 5268 5269 5270 5271 5272 5273 5274 5275 5276 5277 5278 5279 5280 5281 5282 5283 5284 5285 5286 5287 5288 5289 5290 5291 5292 5293 5294 5295 5296 5297 5298 5299 5300 5301 5302 5303 5304 5305 5306 5307 5308 5309 5310 5311 5312 5313 5314 5315 5316 5317 5318 5319 5320 5321 5322 5323 5324 5325 5326 5327 5328 5329 5330 5331 5332 5333 5334 5335 5336 5337 5338 5339 5340 5341 5342 5343 5344 5345 5346 5347 5348 5349 5350 5351 5352 5353 5354 5355 5356 5357 5358 5359 5360 5361 5362 5363 5364 5365 5366 5367 5368 5369 5370 5371 5372 5373 5374 5375 5376 5377 5378 5379 5380 5381 5382 5383 5384 5385 5386 5387 5388 5389 5390 5391 5392 5393 5394 5395 5396 5397 5398 5399 5400 5401 5402 5403 5404 5405 5406 5407 5408 5409 5410 5411 5412 5413 5414 5415 5416 5417 5418 5419 5420 5421 5422 5423 5424 5425 5426 5427 5428 5429 5430 5431 5432 5433 5434 5435 5436 5437 5438 5439 5440 5441 5442 5443 5444 5445 5446 5447 5448 5449 5450 5451 5452 5453 5454 5455 5456 5457 5458 5459 5460 5461 5462 5463 5464 5465 5466 5467 5468 5469 5470 5471 5472 5473 5474 5475 5476 5477 5478 5479 5480 5481 5482 5483 5484 5485 5486 5487 5488 5489 5490 5491 5492 5493 5494 5495 5496 5497 5498 5499 5500 5501 5502 5503 5504 5505 5506 5507 5508 5509 5510 5511 5512 5513 5514 5515 5516 5517 5518 5519 5520 5521 5522 5523 5524 5525 5526 5527 5528 5529 5530 5531 5532 5533 5534 5535 5536 5537 5538 5539 5540 5541 5542 5543 5544 5545 5546 5547 5548 5549 5550 5551 5552 5553 5554 5555 5556 5557 5558 5559 5560 5561 5562 5563 5564 5565 5566 5567 5568 5569 5570 5571 5572 5573 5574 5575 5576 5577 5578 5579 5580 5581 5582 5583 5584 5585 5586 5587 5588 5589 5590 5591 5592 5593 5594 5595 5596 5597 5598 5599 5600 5601 5602 5603 5604 5605 5606 5607 5608 5609 5610 5611 5612 5613 5614 5615 5616 5617 5618 5619 5620 5621 5622 5623 5624 5625 5626 5627 5628 5629 5630 5631 5632 5633 5634 5635 5636 5637 5638 5639 5640 5641 5642 5643 5644 5645 5646 5647 5648 5649 5650 5651 5652 5653 5654 5655 5656 5657 5658 5659 5660 5661 5662 5663 5664 5665 5666 5667 5668 5669 5670 5671 5672 5673 5674 5675 5676 5677 5678 5679 5680 5681 5682 5683 5684 5685 5686 5687 5688 5689 5690 5691 5692 5693 5694 5695 5696 5697 5698 5699 5700 5701 5702 5703 5704 5705 5706 5707 5708 5709 5710 5711 5712 5713 5714 5715 5716 5717 5718 5719 5720 5721 5722 5723 5724 5725 5726 5727 5728 5729 5730 5731 5732 5733 5734 5735 5736 5737 5738 5739 5740 5741 5742 5743 5744 5745 5746 5747 5748 5749 5750 5751 5752 5753 5754 5755 5756 5757 5758 5759 5760 5761 5762 5763 5764 5765 5766 5767 5768 5769 5770 5771 5772 5773 5774 5775 5776 5777 5778 5779 5780 5781 5782 5783 5784 5785 5786 5787 5788 5789 5790 5791 5792 5793 5794 5795 5796 5797 5798 5799 5800 5801 5802 5803 5804 5805 5806 5807 5808 5809 5810 5811 5812 5813 5814 5815 5816 5817 5818 5819 5820 5821 5822 5823 5824 5825 5826 5827 5828 5829 5830 5831 5832 5833 5834 5835 5836 5837 5838 5839 5840 5841 5842 5843 5844 5845 5846 5847 5848 5849 5850 5851 5852 5853 5854 5855 5856 5857 5858 5859 5860 5861 5862 5863 5864 5865 5866 5867 5868 5869 5870 5871 5872 5873 5874 5875 5876 5877 5878 5879 5880 5881 5882 5883 5884 5885 5886 5887 5888 5889 5890 5891 5892 5893 5894 5895 5896 5897 5898 5899 5900 5901 5902 5903 5904 5905 5906 5907 5908 5909 5910 5911 5912 5913 5914 5915 5916 5917 5918 5919 5920 5921 5922 5923 5924 5925 5926 5927 5928 5929 5930 5931 5932 5933 5934 5935 5936 5937 5938 5939 5940 5941 5942 5943 5944 5945 5946 5947 5948 5949 5950 5951 5952 5953 5954 5955 5956 5957 5958 5959 5960 5961 5962 5963 5964 5965 5966 5967 5968 5969 5970 5971 5972 5973 5974 5975 5976 5977 5978 5979 5980 5981 5982 5983 5984 5985 5986 5987 5988 5989 5990 5991 5992 5993 5994 5995 5996 5997 5998 5999 6000 6001 6002 6003 6004 6005 6006 6007 6008 6009 6010 6011 6012 6013 6014 6015 6016 6017 6018 6019 6020 6021 6022 6023 6024 6025 6026 6027 6028 6029 6030 6031 6032 6033 6034 6035 6036 6037 6038 6039 6040 6041 6042 6043 6044 6045 6046 6047 6048 6049 6050 6051 6052 6053 6054 6055 6056 6057 6058 6059 6060 6061 6062 6063 6064 6065 6066 6067 6068 6069 6070 6071 6072 6073 6074 6075 6076 6077 6078 6079 6080 6081 6082 6083 6084 6085 6086 6087 6088 6089 6090 6091 6092 6093 6094 6095 6096 6097 6098 6099 6100 6101 6102 6103 6104 6105 6106 6107 6108 6109 6110 6111 6112 6113 6114 6115 6116 6117 6118 6119 6120 6121 6122 6123 6124 6125 6126 6127 6128 6129 6130 6131 6132 6133 6134 6135 6136 6137 6138 6139 6140 6141 6142 6143 6144 6145 6146 6147 6148 6149 6150 6151 6152 6153 6154 6155 6156 6157 6158 6159 | {
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"id": "0a5ae7d0-87a4-457f-b9fc-36a1e395143c",
"metadata": {},
"source": [
"# Test 4 : Qwen3-VL-8B-Instruct"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "daa9aee5-ea73-4e8b-9d17-40b56f29d126",
"metadata": {},
"source": [
"## one single image "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "71915a07-6d9c-46da-9bcf-0bd3a81b5948",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/gptoss-vllm/lib/python3.10/site-packages/tqdm/auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n",
" from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n"
]
}
],
"source": [
"from transformers import Qwen3VLForConditionalGeneration, AutoProcessor"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "ba739a63-f57c-49b1-91d1-cefd06c1619a",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"Loading checkpoint shards: 100%|██████████| 4/4 [00:02<00:00, 1.60it/s]\n"
]
}
],
"source": [
"model = Qwen3VLForConditionalGeneration.from_pretrained(\n",
" \"./Qwen3-VL-8B-Instruct\", dtype=\"auto\", device_map=\"auto\"\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "10cf19e8-f90f-4401-8b08-f7221bf528e2",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"processor = AutoProcessor.from_pretrained(\"./Qwen3-VL-8B-Instruct\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"id": "ead1e5df-455a-408a-83a1-fd41d0c72513",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"\n",
"messages = [\n",
" {\n",
" \"role\": \"user\",\n",
" \"content\": [\n",
" {\n",
" \"type\": \"image\",\n",
" \"image\": \"journal_7.png\",\n",
" },\n",
" {\n",
" \"type\": \"text\", \n",
" \"text\": \"Transcribe all text from this image word-for-word. Do not repeat any sentences. Stop when you reach the end.\"\n",
" },\n",
" ],\n",
" }\n",
"]\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"id": "27bd752b-d989-4031-9d08-86cb013250af",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The following generation flags are not valid and may be ignored: ['temperature', 'top_p', 'top_k']. Set `TRANSFORMERS_VERBOSITY=info` for more details.\n"
]
}
],
"source": [
"\n",
"\n",
"inputs = processor.apply_chat_template(\n",
" messages,\n",
" tokenize=True,\n",
" add_generation_prompt=True,\n",
" return_dict=True,\n",
" return_tensors=\"pt\"\n",
")\n",
"inputs = inputs.to(model.device)\n",
"\n",
"# Anti-hallucination parameters\n",
"generated_ids = model.generate(\n",
" **inputs, \n",
" max_new_tokens=1536,\n",
" repetition_penalty=1.3,\n",
" no_repeat_ngram_size=3,\n",
" do_sample=False,\n",
" pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id,\n",
" eos_token_id=processor.tokenizer.eos_token_id\n",
")\n",
"\n",
"generated_ids_trimmed = [\n",
" out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)\n",
"]\n",
"\n",
"output_text = processor.batch_decode(\n",
" generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"id": "d62208fa-c97f-438e-9557-1bca6514cb9e",
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"================================================================================\n",
"EXTRACTED TEXT:\n",
"================================================================================\n",
"5481 الجريدة الرسمية (26 أغسطس 2024) عدد 7329 مكرر - صفحه 21 فرع 1446\n",
"\n",
"٦. وبعد معالجة دراسة جميع الشكايات والطلبات، تبين أن ما يناهز 994 شكاء وطلب تم دخول في إطار اختصاصات المجلس لم يتم معالجتها وتاخذ ما يليزم بخصوصها، بالإضافة إلى 115 شكوى عامة اتلافاً للاستئناف الوطنيين الخاصيين حقوق الطفل والأشخاص في وضعية إعاقة، في حين تبين أنه عام 1913 شكوايا طلب لا تندرج ضمن الاختصاص المجلس ولجان وأيضاً تم توحيدهم المعنى بها إلى سلوك المساطر القانونية أو الإدارية، أو تم إحالة على الجهات المتخصصة، بما فيه ذلك 134 شكوى تم إحالتهم عليها مؤسسسة وسيط المملكة للإحصائيات، فيما تم حفظ 296 شكوى لكل من يكونون تحت رقابة الشرطة الجنائية والمدنية.\n",
"\n",
"٧. وحسب التصنيفات الموضوعية لهذه الشكايت، بلغ عدد الشكاوي المتعلقة بالحقوق السياسية ما يناهي 343 شكوى وطلب، منها 152 شكوى تعاملت بإعادة تقديم الطلبات الخاصة بالمجالات التي تتضمن الحقوق الأساسية مثل الحق في الحياة والحصول على التعليم والصحة وغيرها من الأنشطة الاجتماعية الاقتصادية والثقافية والإبداعية، حيث بلغ العدد 162 شكوة حول قانون العمل النقابي، وفيما يتعلق بالقضايا الأخرى، فقد بلغ الاجمالى عدد الشكوات 651 شكوى فقط.\n",
"\n",
"٨. وبحسب تصنيف القوانين المنطبعة عن طريق مجلس الدولة ومجلس الوزراء، فإن هناك العديد من الحالات المرتبطة بالأمور العامة والتي يمكن حلها عبر الوسائل القضائية المختلفة، ومن بين هذه الأمور: 276 شكواية بشأن حق الملكية، و280 شكوى أخرى مرتبطة بأعمال النقل العام، كما يوجد أيضًا بعض الشكاوى ذات الطبيعة الفنية والقانونية التي تحتاج إلى استشارات متعددة المستويات، وقد أُرسلت أكثر من 1,312 شكواً للمراجعة والتقييم النهائي بواسطة اللجنة الوطنية للأحوال الشخصية والعلاقات الدولية، وذلك بهدف تحقيق الاستقرار الاجتماعي والاقتصادي داخل المجتمع المحلي.\n",
"\n",
"٩. وقد عمل المجلس على دراسات خاصة بشؤون الشكايل المتعلقة بموضوعات مختلفة، سواء كانت تلك المواضيع جزءًا من نظام الحكم الداخلي أو خارجي، ويتم التعامل مع كل حالة بشكل مستقل بناءً على نوع المشكلة وحجمها، بحيث تكون الحلول المناسبة هي الأكثر أهمية لتحقيق نتائج طويلة الأمد، ويمكن استخدام أدوات مختلفة لتوفير أفضل الخدمات للمستخدمين المحترفين الذين يتلقون خدماتنا.\n",
"\n",
"١٠. ويجب تسجيل أي حالات قد تنشأ نتيجة لأي عملية غير مباشرة، كأن يقوم أحد الموكلين بتوجيه رسالة إليه دون علمه بذلك، مما يؤدي إلى حدوث مشكلات جديدة وغير متوقعة، وبالتالي يجب الحرص دائمًا على عدم وجود أي خطأ محتمل أثناء إدارة الأعمال اليومية.\n",
"================================================================================\n"
]
}
],
"source": [
"# Format the output nicely\n",
"for text in output_text:\n",
" print(\"=\" * 80)\n",
" print(\"EXTRACTED TEXT:\")\n",
" print(\"=\" * 80)\n",
" # Replace \\n with actual line breaks\n",
" formatted_text = text.replace('\\\\n', '\\n')\n",
" print(formatted_text)\n",
" print(\"=\" * 80)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "3a0d370c-a39c-4109-864c-20174a09392f",
"metadata": {},
"source": [
"## multiple images "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"id": "4a29bcd9-4e79-4f56-a9e4-86905a307c70",
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Loading model...\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"Loading checkpoint shards: 100%|██████████| 4/4 [00:02<00:00, 1.72it/s]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Model loaded successfully!\n",
"Found 32 images to process\n",
"Processing [1/32]: journal_10.png\n",
" ✓ Completed: journal_10.png\n",
"Processing [2/32]: journal_12.png\n",
" ✓ Completed: journal_12.png\n",
"Processing [3/32]: journal_13.png\n",
" ✓ Completed: journal_13.png\n",
"Processing [4/32]: journal_14.png\n",
" ✓ Completed: journal_14.png\n",
"Processing [5/32]: journal_15_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_15_left.png\n",
"Processing [6/32]: journal_15_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_15_right.png\n",
"Processing [7/32]: journal_16_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_16_left.png\n",
"Processing [8/32]: journal_16_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_16_right.png\n",
"Processing [9/32]: journal_17_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_17_left.png\n",
"Processing [10/32]: journal_17_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_17_right.png\n",
"Processing [11/32]: journal_18_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_18_left.png\n",
"Processing [12/32]: journal_18_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_18_right.png\n",
"Processing [13/32]: journal_19.png\n",
" ✓ Completed: journal_19.png\n",
"Processing [14/32]: journal_1_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_1_left.png\n",
"Processing [15/32]: journal_1_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_1_right.png\n",
"Processing [16/32]: journal_2.png\n",
" ✓ Completed: journal_2.png\n",
"Processing [17/32]: journal_20.png\n",
" ✓ Completed: journal_20.png\n",
"Processing [18/32]: journal_21.png\n",
" ✓ Completed: journal_21.png\n",
"Processing [19/32]: journal_22.png\n",
" ✓ Completed: journal_22.png\n",
"Processing [20/32]: journal_23.png\n",
" ✓ Completed: journal_23.png\n",
"Processing [21/32]: journal_24_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_24_left.png\n",
"Processing [22/32]: journal_24_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_24_right.png\n",
"Processing [23/32]: journal_25_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_25_left.png\n",
"Processing [24/32]: journal_25_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_25_right.png\n",
"Processing [25/32]: journal_27.png\n",
" ✓ Completed: journal_27.png\n",
"Processing [26/32]: journal_3.png\n",
" ✓ Completed: journal_3.png\n",
"Processing [27/32]: journal_4.png\n",
" ✓ Completed: journal_4.png\n",
"Processing [28/32]: journal_5.png\n",
" ✓ Completed: journal_5.png\n",
"Processing [29/32]: journal_6.png\n",
" ✓ Completed: journal_6.png\n",
"Processing [30/32]: journal_7.png\n",
" ✓ Completed: journal_7.png\n",
"Processing [31/32]: journal_8.png\n",
" ✓ Completed: journal_8.png\n",
"Processing [32/32]: journal_9.png\n",
" ✓ Completed: journal_9.png\n",
"\n",
"✓ All images processed!\n",
"Output saved to: ./output/output_Qwen3-VL-8B-Instruct.txt\n"
]
}
],
"source": [
"from transformers import Qwen3VLForConditionalGeneration, AutoProcessor\n",
"import os\n",
"from pathlib import Path\n",
"\n",
"# Configuration\n",
"images_folder = \"./images\"\n",
"output_folder = \"./output\"\n",
"output_file = os.path.join(output_folder, \"output_Qwen3-VL-8B-Instruct.txt\")\n",
"\n",
"# Create output folder if it doesn't exist\n",
"os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)\n",
"\n",
"# Load model once\n",
"print(\"Loading model...\")\n",
"model = Qwen3VLForConditionalGeneration.from_pretrained(\n",
" \"./Qwen3-VL-8B-Instruct\", dtype=\"auto\", device_map=\"auto\"\n",
")\n",
"processor = AutoProcessor.from_pretrained(\"./Qwen3-VL-8B-Instruct\")\n",
"print(\"Model loaded successfully!\")\n",
"\n",
"# Get all image files from the folder\n",
"image_extensions = {'.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif', '.tiff', '.webp'}\n",
"image_files = [\n",
" f for f in os.listdir(images_folder) \n",
" if os.path.splitext(f.lower())[1] in image_extensions\n",
"]\n",
"image_files.sort() # Sort files for consistent ordering\n",
"\n",
"print(f\"Found {len(image_files)} images to process\")\n",
"\n",
"# Open output file for writing\n",
"with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:\n",
" for idx, image_file in enumerate(image_files, 1):\n",
" image_path = os.path.join(images_folder, image_file)\n",
" print(f\"Processing [{idx}/{len(image_files)}]: {image_file}\")\n",
" \n",
" try:\n",
" messages = [\n",
" {\n",
" \"role\": \"user\",\n",
" \"content\": [\n",
" {\n",
" \"type\": \"image\",\n",
" \"image\": image_path,\n",
" },\n",
" {\n",
" \"type\": \"text\", \n",
" \"text\": \"Transcribe all text from this image word-for-word. Do not repeat any sentences. Stop when you reach the end. Format any tables with | separators between columns.\"\n",
" },\n",
" ],\n",
" }\n",
" ]\n",
" \n",
" inputs = processor.apply_chat_template(\n",
" messages,\n",
" tokenize=True,\n",
" add_generation_prompt=True,\n",
" return_dict=True,\n",
" return_tensors=\"pt\"\n",
" )\n",
" inputs = inputs.to(model.device)\n",
" \n",
" # Anti-hallucination parameters\n",
" generated_ids = model.generate(\n",
" **inputs, \n",
" max_new_tokens=1536,\n",
" repetition_penalty=1.3,\n",
" no_repeat_ngram_size=3,\n",
" do_sample=False,\n",
" pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id,\n",
" eos_token_id=processor.tokenizer.eos_token_id\n",
" )\n",
" \n",
" generated_ids_trimmed = [\n",
" out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)\n",
" ]\n",
" \n",
" output_text = processor.batch_decode(\n",
" generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False\n",
" )\n",
" \n",
" # Write to file with separator\n",
" f.write(f\"{'='*80}\\n\")\n",
" f.write(f\"Image: {image_file}\\n\")\n",
" f.write(f\"{'='*80}\\n\")\n",
" for text in output_text:\n",
" formatted_text = text.replace('\\\\n', '\\n')\n",
" f.write(formatted_text)\n",
" f.write(f\"\\n\\n\")\n",
" \n",
" print(f\" ✓ Completed: {image_file}\")\n",
" \n",
" except Exception as e:\n",
" error_msg = f\"Error processing {image_file}: {str(e)}\"\n",
" print(f\" ✗ {error_msg}\")\n",
" f.write(f\"{'='*80}\\n\")\n",
" f.write(f\"Image: {image_file}\\n\")\n",
" f.write(f\"{'='*80}\\n\")\n",
" f.write(f\"ERROR: {str(e)}\\n\\n\")\n",
"\n",
"print(f\"\\n✓ All images processed!\")\n",
"print(f\"Output saved to: {output_file}\")\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "6f160c7f-6730-44fe-a30e-07b8a0ff25a5",
"metadata": {},
"source": [
"# test 5 : gemma-3-27b-it-int4-awq"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "e86149f7-67a1-4d2d-82d3-bf934f825599",
"metadata": {},
"source": [
"## one image "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "0a048481-2e8e-4811-a9e6-546c4eb0ffba",
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"============================================================\n",
"EXTRACTED TEXT:\n",
"============================================================\n",
"6402\n",
"\n",
"قرر ما يلي :\n",
"\n",
"المادة الأولى\n",
"\n",
"تقبل معادلة دبلوم مهندس مهندس دولة، شهادة Génie civil : diplôme de\n",
"mines-Télécom Lille Douai، de l’Institut Mines-Télécom، délivré en date du\n",
"10 janvier 2024 - France.\n",
"\n",
"المادة الثانية\n",
"\n",
"ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية. (2024) 1446 محرم 19 في 19 يوم يوليو بعض\n",
"المعاملات.\n",
"\n",
"قرار الوزير التعليم العالي والبحث العلمي والإبتكار رقم 2061.24\n",
"صادر في 19 يوم يوليو (2024) 1446، يقتضي بتحديد بعض المعاملات الشهادات العالية :\n",
"\n",
"وزير التعليم العالي والبحث العلمي والإبتكار،\n",
"بناء على المرسوم رقم 2.01.333 الصادر في 28 من ربيع الأول 1422\n",
"(21 يونيو 2001) المتعلق بالتعليم العالي وتحديد الخصاص الخاصة بالشهادات العالية ؛\n",
"\n",
"وعلى المرسوم الصادر في 2.04.89 في 18 من ربيع الأول 1425\n",
"(7 يونيو 2004) بتحديد اختصاص المؤسسات الجامعية والمسالك الدراسية\n",
"والياكتا والقيام وتطوير المناهج والمطابقة، كما وقع تغييره وتميمه ؛\n",
"\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.12.838 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443\n",
"(21 أكتوبر 2021) المتعلق باختصاصات وزير التعليم العالي والبحث العلمي والإبتكار ؛\n",
"\n",
"وبعد استشارة اللجنة القطاعية للعلوم والتكنولوجيا والمهندسة\n",
"المعمارية والمكونة بتاريخ 4 يوليو 2024.\n",
"\n",
"قرر ما يلي :\n",
"\n",
"المادة الأولى\n",
"\n",
"تقبل معادلة دبلوم مهندس مهندس دولة، شهادة Informatique : diplôme de\n",
"Lorraine، délivré en date du 26 octobre 2023 - France.\n",
"============================================================\n"
]
}
],
"source": [
"import requests\n",
"import base64\n",
"\n",
"# Read and encode image\n",
"with open(\"journal_25_right.png\", \"rb\") as f:\n",
" img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')\n",
"\n",
"url = \"http://gpu06:9998/v1/chat/completions\" # Note: chat/completions, not completions\n",
"payload = {\n",
" \"model\": \"/home/skiredj.abderrahman/models/gemma27b-it-int4-awq\",\n",
" \"messages\": [\n",
" {\n",
" \"role\": \"user\",\n",
" \"content\": [\n",
" {\n",
" \"type\": \"image_url\",\n",
" \"image_url\": {\n",
" \"url\": f\"data:image/png;base64,{img_base64}\"\n",
" }\n",
" },\n",
" {\n",
" \"type\": \"text\",\n",
" \"text\": \"Extract all text from this image. Provide only the text you see, nothing else.\"\n",
" }\n",
" ]\n",
" }\n",
" ],\n",
" \"max_tokens\": 500\n",
"}\n",
"\n",
"response = requests.post(url, json=payload)\n",
"result = response.json()\n",
"\n",
"# Extract and print just the text content\n",
"if 'choices' in result:\n",
" extracted_text = result['choices'][0]['message']['content']\n",
" print(\"=\" * 60)\n",
" print(\"EXTRACTED TEXT:\")\n",
" print(\"=\" * 60)\n",
" print(extracted_text)\n",
" print(\"=\" * 60)\n",
"else:\n",
" print(\"Full response:\")\n",
" print(json.dumps(result, indent=2))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "e973ddc5-4bc7-4ac4-8c19-66cd4ec0205c",
"metadata": {},
"source": [
"## multiple images "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"id": "d02ba80b-731f-4103-a4e2-9fefb2060c21",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Found 10 images to process...\n",
"Processing (1/10): 1.PNG\n",
" ✓ Completed: 1.PNG\n",
"Processing (2/10): 10.PNG\n",
" ✓ Completed: 10.PNG\n",
"Processing (3/10): 2.PNG\n",
" ✓ Completed: 2.PNG\n",
"Processing (4/10): 3.PNG\n",
" ✓ Completed: 3.PNG\n",
"Processing (5/10): 4.PNG\n",
" ✓ Completed: 4.PNG\n",
"Processing (6/10): 5.PNG\n",
" ✓ Completed: 5.PNG\n",
"Processing (7/10): 6.PNG\n",
" ✓ Completed: 6.PNG\n",
"Processing (8/10): 7.PNG\n",
" ✓ Completed: 7.PNG\n",
"Processing (9/10): 8.PNG\n",
" ✓ Completed: 8.PNG\n",
"Processing (10/10): 9.PNG\n",
" ✓ Completed: 9.PNG\n",
"\n",
"✓ All done! Results saved to: output/gemma-3-27b-it-int4-awq_output_tables.txt\n"
]
}
],
"source": [
"import requests\n",
"import base64\n",
"import os\n",
"from pathlib import Path\n",
"\n",
"# Configuration\n",
"IMAGE_FOLDER = \"table_images\"\n",
"OUTPUT_FOLDER = \"output\"\n",
"OUTPUT_FILE = \"gemma-3-27b-it-int4-awq_output_tables.txt\"\n",
"API_URL = \"http://gpu06:9998/v1/chat/completions\"\n",
"MODEL_PATH = \"/home/skiredj.abderrahman/models/gemma27b-it-int4-awq\"\n",
"\n",
"# Create output folder if it doesn't exist\n",
"os.makedirs(OUTPUT_FOLDER, exist_ok=True)\n",
"\n",
"# Supported image formats\n",
"IMAGE_EXTENSIONS = {'.PNG', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif', '.webp'}\n",
"\n",
"def extract_text_from_image(image_path):\n",
" \"\"\"Extract text from a single image using the API\"\"\"\n",
" try:\n",
" with open(image_path, \"rb\") as f:\n",
" img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')\n",
" \n",
" # Determine image format\n",
" ext = Path(image_path).suffix.lower()\n",
" mime_type = f\"image/{ext[1:]}\" if ext != '.jpg' else \"image/jpeg\"\n",
" \n",
" payload = {\n",
" \"model\": MODEL_PATH,\n",
" \"messages\": [{\n",
" \"role\": \"user\",\n",
" \"content\": [\n",
" {\n",
" \"type\": \"image_url\",\n",
" \"image_url\": {\"url\": f\"data:{mime_type};base64,{img_base64}\"}\n",
" },\n",
" {\n",
" \"type\": \"text\",\n",
" \"text\": \"\"\" Extract all text and tables from this image. Preserve the original layout, formatting, and table structure. Use markdown for tables.Provide only the text you see, nothing else.\"\"\"\n",
" }\n",
" ]\n",
" }],\n",
" \"max_tokens\": 800,\n",
" \"temperature\": 0\n",
" }\n",
" \n",
" response = requests.post(API_URL, json=payload)\n",
" result = response.json()\n",
" \n",
" if 'choices' in result:\n",
" return result['choices'][0]['message']['content']\n",
" else:\n",
" return f\"ERROR: {result}\"\n",
" \n",
" except Exception as e:\n",
" return f\"ERROR: {str(e)}\"\n",
"\n",
"# Get all image files\n",
"image_files = []\n",
"for ext in IMAGE_EXTENSIONS:\n",
" image_files.extend(Path(IMAGE_FOLDER).glob(f\"*{ext}\"))\n",
"\n",
"image_files = sorted(image_files)\n",
"\n",
"if not image_files:\n",
" print(f\"No images found in '{IMAGE_FOLDER}' folder!\")\n",
" exit(1)\n",
"\n",
"print(f\"Found {len(image_files)} images to process...\")\n",
"\n",
"# Process images and write to output file\n",
"output_path = os.path.join(OUTPUT_FOLDER, OUTPUT_FILE)\n",
"with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as out_file:\n",
" for i, image_path in enumerate(image_files, 1):\n",
" print(f\"Processing ({i}/{len(image_files)}): {image_path.name}\")\n",
" \n",
" # Extract text\n",
" extracted_text = extract_text_from_image(image_path)\n",
" \n",
" # Write to file with separator\n",
" out_file.write(\"=\" * 80 + \"\\n\")\n",
" out_file.write(f\"IMAGE: {image_path.name}\\n\")\n",
" out_file.write(\"=\" * 80 + \"\\n\")\n",
" out_file.write(extracted_text + \"\\n\")\n",
" out_file.write(\"\\n\\n\")\n",
" \n",
" print(f\" ✓ Completed: {image_path.name}\")\n",
"\n",
"print(f\"\\n✓ All done! Results saved to: {output_path}\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "2276999e-cdb0-445c-a2ea-6ef499bed418",
"metadata": {},
"source": [
"## multiple images using skirdj prompt "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"id": "2cbc8651-2891-421e-9484-d14ed0e53bcf",
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Found 32 images to process...\n",
"Processing (1/32): journal_10.png\n",
" ✓ Completed: journal_10.png\n",
"Processing (2/32): journal_12.png\n",
" ✓ Completed: journal_12.png\n",
"Processing (3/32): journal_13.png\n",
" ✓ Completed: journal_13.png\n",
"Processing (4/32): journal_14.png\n",
" ✓ Completed: journal_14.png\n",
"Processing (5/32): journal_15_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_15_left.png\n",
"Processing (6/32): journal_15_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_15_right.png\n",
"Processing (7/32): journal_16_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_16_left.png\n",
"Processing (8/32): journal_16_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_16_right.png\n",
"Processing (9/32): journal_17_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_17_left.png\n",
"Processing (10/32): journal_17_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_17_right.png\n",
"Processing (11/32): journal_18_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_18_left.png\n",
"Processing (12/32): journal_18_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_18_right.png\n",
"Processing (13/32): journal_19.png\n",
" ✓ Completed: journal_19.png\n",
"Processing (14/32): journal_1_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_1_left.png\n",
"Processing (15/32): journal_1_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_1_right.png\n",
"Processing (16/32): journal_2.png\n",
" ✓ Completed: journal_2.png\n",
"Processing (17/32): journal_20.png\n",
" ✓ Completed: journal_20.png\n",
"Processing (18/32): journal_21.png\n",
" ✓ Completed: journal_21.png\n",
"Processing (19/32): journal_22.png\n",
" ✓ Completed: journal_22.png\n",
"Processing (20/32): journal_23.png\n",
" ✓ Completed: journal_23.png\n",
"Processing (21/32): journal_24_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_24_left.png\n",
"Processing (22/32): journal_24_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_24_right.png\n",
"Processing (23/32): journal_25_left.png\n",
" ✓ Completed: journal_25_left.png\n",
"Processing (24/32): journal_25_right.png\n",
" ✓ Completed: journal_25_right.png\n",
"Processing (25/32): journal_27.png\n",
" ✓ Completed: journal_27.png\n",
"Processing (26/32): journal_3.png\n",
" ✓ Completed: journal_3.png\n",
"Processing (27/32): journal_4.png\n",
" ✓ Completed: journal_4.png\n",
"Processing (28/32): journal_5.png\n",
" ✓ Completed: journal_5.png\n",
"Processing (29/32): journal_6.png\n",
" ✓ Completed: journal_6.png\n",
"Processing (30/32): journal_7.png\n",
" ✓ Completed: journal_7.png\n",
"Processing (31/32): journal_8.png\n",
" ✓ Completed: journal_8.png\n",
"Processing (32/32): journal_9.png\n",
" ✓ Completed: journal_9.png\n",
"\n",
"✓ All done! Results saved to: output/gemma-3-27b-it-int4-awq_output_skirdj_prompt.txt\n"
]
}
],
"source": [
"import requests\n",
"import base64\n",
"import os\n",
"from pathlib import Path\n",
"\n",
"# Configuration\n",
"IMAGE_FOLDER = \"images\"\n",
"OUTPUT_FOLDER = \"output\"\n",
"OUTPUT_FILE = \"gemma-3-27b-it-int4-awq_output_skirdj_prompt.txt\"\n",
"API_URL = \"http://gpu08:9998/v1/chat/completions\"\n",
"MODEL_PATH = \"/home/skiredj.abderrahman/models/gemma27b-it-int4-awq\"\n",
"\n",
"# Create output folder if it doesn't exist\n",
"os.makedirs(OUTPUT_FOLDER, exist_ok=True)\n",
"\n",
"# Supported image formats\n",
"IMAGE_EXTENSIONS = {'.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif', '.webp'}\n",
"\n",
"def extract_text_from_image(image_path):\n",
" \"\"\"Extract text from a single image using the API\"\"\"\n",
" try:\n",
" with open(image_path, \"rb\") as f:\n",
" img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')\n",
" \n",
" # Determine image format\n",
" ext = Path(image_path).suffix.lower()\n",
" mime_type = f\"image/{ext[1:]}\" if ext != '.jpg' else \"image/jpeg\"\n",
" \n",
" payload = {\n",
" \"model\": MODEL_PATH,\n",
" \"messages\": [{\n",
" \"role\": \"user\",\n",
" \"content\": [\n",
" {\n",
" \"type\": \"image_url\",\n",
" \"image_url\": {\"url\": f\"data:{mime_type};base64,{img_base64}\"}\n",
" },\n",
" {\n",
" \"type\": \"text\",\n",
" \"text\": \"\"\"\n",
"Extract all visible text from the document image, following these rules:\n",
"\n",
"0. *Exhaustivity*\n",
"\n",
" * OCR *all text faithfully*. Do not omit or alter any word or detail.\n",
"\n",
"1. *Line Breaks*\n",
"\n",
" * Preserve line breaks *only* when:\n",
"\n",
" * The sentence ends with a period, question mark, or exclamation mark followed by a newline.\n",
" * A heading/title is separated from body text.\n",
" * ALWAYS insert a line break after subtitles starting with these keywords: المادة / الفصل / الباب.\n",
" Example:\n",
"\n",
" \n",
" المادة الثانية\n",
" الفصل 2\n",
" الباب الثالث\n",
" \n",
" * In all other cases, merge text into continuous paragraphs for readability.\n",
"\n",
"2. *Tables*\n",
"\n",
" * If tables are present, reformat them into clean, valid *Markdown table syntax*.\n",
"\n",
"3. *Ignore Content*\n",
"\n",
" * Do *not* OCR:\n",
"\n",
" * Headers at the very top of the page (e.g., journal name like \"الجريدة الرسمية\", issue numbers, dates).\n",
" * Footers or page numbers.\n",
" * Any number located at the extreme bottom of the page.\n",
"\n",
"4. *Subtitle Marking*\n",
"\n",
" * Subtitles are *only* those beginning with: المادة / الفصل.\n",
" * Prepend ## (or deeper levels if nested) before subtitles, respecting hierarchy:\n",
"\n",
" * ##الفصل\n",
"\n",
" * ###المادة\n",
"\n",
" * Always add a line break *after* each subtitle. So whenever you write like \"المادة الثانية\" add a linebreak after it.\n",
" * Never use a single # heading.\n",
"\n",
"5. *Two-Column Pages*\n",
"\n",
" * If the page is laid out in *two vertical columns* (with a clear dividing line between right and left), always OCR the *right column first, then the **left column*.\n",
" * Do *not* confuse tables with columns — this rule applies *only* to page layouts, not tables.\n",
"\n",
"6. *Keep all dots*\n",
" * If you see many dots in the text you are OCRizing (like \"....\"), please keep them all. They have meanings, so do not remove them.\n",
"\n",
"\"\"\"\n",
" }\n",
" ]\n",
" }],\n",
" \"max_tokens\": 500,\n",
" \"temperature\": 0\n",
" }\n",
" \n",
" response = requests.post(API_URL, json=payload)\n",
" result = response.json()\n",
" \n",
" if 'choices' in result:\n",
" return result['choices'][0]['message']['content']\n",
" else:\n",
" return f\"ERROR: {result}\"\n",
" \n",
" except Exception as e:\n",
" return f\"ERROR: {str(e)}\"\n",
"\n",
"# Get all image files\n",
"image_files = []\n",
"for ext in IMAGE_EXTENSIONS:\n",
" image_files.extend(Path(IMAGE_FOLDER).glob(f\"*{ext}\"))\n",
"\n",
"image_files = sorted(image_files)\n",
"\n",
"if not image_files:\n",
" print(f\"No images found in '{IMAGE_FOLDER}' folder!\")\n",
" exit(1)\n",
"\n",
"print(f\"Found {len(image_files)} images to process...\")\n",
"\n",
"# Process images and write to output file\n",
"output_path = os.path.join(OUTPUT_FOLDER, OUTPUT_FILE)\n",
"with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as out_file:\n",
" for i, image_path in enumerate(image_files, 1):\n",
" print(f\"Processing ({i}/{len(image_files)}): {image_path.name}\")\n",
" \n",
" # Extract text\n",
" extracted_text = extract_text_from_image(image_path)\n",
" \n",
" # Write to file with separator\n",
" out_file.write(\"=\" * 80 + \"\\n\")\n",
" out_file.write(f\"IMAGE: {image_path.name}\\n\")\n",
" out_file.write(\"=\" * 80 + \"\\n\")\n",
" out_file.write(extracted_text + \"\\n\")\n",
" out_file.write(\"\\n\\n\")\n",
" \n",
" print(f\" ✓ Completed: {image_path.name}\")\n",
"\n",
"print(f\"\\n✓ All done! Results saved to: {output_path}\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "774c6aab-91a5-45ba-911e-892e297b900b",
"metadata": {
"jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
},
"source": [
"# test 6 : Qwen3-32B-AWQ"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 41,
"id": "b4a6fa71-e1f0-4ac2-8dd6-5b70871493af",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import torch\n",
"torch.cuda.empty_cache()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 44,
"id": "b72279b5-e9b7-43d3-9ea0-4316c7ccb33c",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"{'object': 'error', 'message': 'The model `/home/skiredj.abderrahman/khalil/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-FP8` does not exist.', 'type': 'NotFoundError', 'param': None, 'code': 404}\n"
]
}
],
"source": [
"import requests\n",
"import base64\n",
"\n",
"# Read and encode image\n",
"with open(\"journal_25_right.png\", \"rb\") as f:\n",
" img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')\n",
"\n",
"url = \"http://gpu05:9998/v1/chat/completions\" # Note: chat/completions, not completions\n",
"payload = {\n",
" \"model\": \"/home/skiredj.abderrahman/khalil/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-FP8\",\n",
" \"messages\": [\n",
" {\n",
" \"role\": \"user\",\n",
" \"content\": [\n",
" {\n",
" \"type\": \"image_url\",\n",
" \"image_url\": {\n",
" \"url\": f\"data:image/png;base64,{img_base64}\"\n",
" }\n",
" },\n",
" {\n",
" \"type\": \"text\",\n",
" \"text\": \"Extract all text from this image. Provide only the text you see, nothing else.\"\n",
" }\n",
" ]\n",
" }\n",
" ],\n",
" \"max_tokens\": 500\n",
"}\n",
"\n",
"response = requests.post(url, json=payload)\n",
"result = response.json()\n",
"\n",
"print(result)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "43d7fa1d-eb9e-4957-b4f6-07e464903bdb",
"metadata": {},
"source": [
"# deepseek-ai/DeepSeek-OCR"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "fbb2784f-9bf8-408d-84d7-e19d4229c4e6",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek_khalil/lib/python3.12/site-packages/tqdm/auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n",
" from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n",
"The cache for model files in Transformers v4.22.0 has been updated. Migrating your old cache. This is a one-time only operation. You can interrupt this and resume the migration later on by calling `transformers.utils.move_cache()`.\n",
"0it [00:00, ?it/s]\n"
]
}
],
"source": [
"from transformers import AutoModel, AutoTokenizer\n",
"import torch\n",
"import os"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "76c3c69a-1289-441b-a5e9-d4b50ec7cb35",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"\n",
"os.environ[\"CUDA_VISIBLE_DEVICES\"] = '0'\n",
"model_name = './DeepSeek-OCR'\n",
"\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "d117d52d-d93c-4d76-afdc-a6ddbfab13c8",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"You are using a model of type deepseek_vl_v2 to instantiate a model of type DeepseekOCR. This is not supported for all configurations of models and can yield errors.\n",
"Some weights of DeepseekOCRForCausalLM were not initialized from the model checkpoint at ./DeepSeek-OCR and are newly initialized: ['model.vision_model.embeddings.position_ids']\n",
"You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.\n"
]
}
],
"source": [
"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)\n",
"model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, use_safetensors=True)\n",
"model = model.eval().cuda().to(torch.bfloat16)\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"id": "ce9fb536-707f-46b7-9692-ceb88f1607e1",
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek_khalil/lib/python3.12/site-packages/transformers/generation/configuration_utils.py:590: UserWarning: `do_sample` is set to `False`. However, `temperature` is set to `0.0` -- this flag is only used in sample-based generation modes. You should set `do_sample=True` or unset `temperature`.\n",
" warnings.warn(\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n",
"The attention mask is not set and cannot be inferred from input because pad token is same as eos token. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"The `seen_tokens` attribute is deprecated and will be removed in v4.41. Use the `cache_position` model input instead.\n",
"`get_max_cache()` is deprecated for all Cache classes. Use `get_max_cache_shape()` instead. Calling `get_max_cache()` will raise error from v4.48\n",
"The attention layers in this model are transitioning from computing the RoPE embeddings internally through `position_ids` (2D tensor with the indexes of the tokens), to using externally computed `position_embeddings` (Tuple of tensors, containing cos and sin). In v4.46 `position_ids` will be removed and `position_embeddings` will be mandatory.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[45, 103, 930, 902]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>- أحمد بلغريبي بن علي لفائدة :<br/>شركة فيفالي سلف ( )</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ملاحظة :<br/>مع الاشارة أن هذا الملك خاضع للظهير الشريف رقم 1-62-105 المؤرخ في 27 محرم 1382 الموافق 30 يونيو 1962 المتمم والمغري بالظهير الشريف رقم 1-62-32 بتباري 10 جمادى الأولى 1389 الموافق 25/7/69 المتعلق بضم الازاعي الفلاحية و خاصة الفصل 4 مكرر منه.</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- فان المكتب يملك بهذا الرسم العقاري ماسينته 7763558400/434101134</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>- خديجة الشهيب بنت عبد السلام<br/>- لطيفة بركة بنت عبد السلام<br/>- رقية الطيبي بنت حمان بن محمد<br/>- عبد الاله بركة بن ادريس<br/>- بريعة بركة بنت ادريس<br/>- زهرة بركة بنت دريس<br/>- زهرة الشهيب بنت عبد السلام م<br/>- رشيد الايوي بن محمد بن محمد بن الجيلالي<br/>- حنان الايوي بنت محمد بن محمد بن الجيلالي<br/>- هناء الايوي بنت محمد بن محمد بن الجيلالي<br/>- ابراهيم بلغريبي بن علي<br/>- أحمد بلغريبي بن علي<br/>- عبد الرحمان بلغريبي بن علي<br/>- عبد الواحد بلغريبي بن علي<br/>- محمد بركة بن الجيلالي<br/>- احمد المتوسل بن محمد<br/>- محمد علي حمدان بن الغالي<br/>- محمد المتوسل بن أحمد<br/>- سعيد المتوسل بن أحمد<br/>- يوسف المتوسل بن أحمد<br/>- عبد الرزاق بركة بن الجيلالي<br/>- وفاء المتوسل بنت أحمد<br/>- خديجة المنيوي بنت عبد الرحمان<br/>- زين بلغريبي بنت علي<br/>- عائشة بلغريبي بنت علي<br/>- جمال بركة بن الجيلالي<br/>- المكتب الوطني للكهرباء والماء<br/>- الصالح للشرب - قطاع الماء -</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td><td></td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>رسم عقاري</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 724\n",
"compression ratio: 0.93\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 34663.67it/s]\n"
]
}
],
"source": [
"# prompt = \"<image>\\nFree OCR. \"\n",
"prompt = \"<image>\\n<|grounding|>Convert the document to markdown.\"\n",
"image_file = './images/journal_14.png'\n",
"output_path = './output/deepseek_output'\n",
"\n",
"res = model.infer(tokenizer, prompt=prompt, image_file=image_file, output_path = output_path, base_size = 1024, image_size = 640, crop_mode=True, save_results = True, test_compress = True)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "bf28ad85-93e2-4826-8490-404b2435b553",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"id": "7b44bfcf-3ec5-43e6-a467-1f90c9a0c8b0",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"You are using a model of type deepseek_vl_v2 to instantiate a model of type DeepseekOCR. This is not supported for all configurations of models and can yield errors.\n",
"Some weights of DeepseekOCRForCausalLM were not initialized from the model checkpoint at ./DeepSeek-OCR and are newly initialized: ['model.vision_model.embeddings.position_ids']\n",
"You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.\n"
]
}
],
"source": [
"from transformers import AutoModel, AutoTokenizer\n",
"import torch\n",
"from pathlib import Path\n",
"import os\n",
"\n",
"os.environ[\"CUDA_VISIBLE_DEVICES\"] = \"0\"\n",
"\n",
"# --- Model ---\n",
"model_name = \"./DeepSeek-OCR\"\n",
"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)\n",
"model = AutoModel.from_pretrained(model_name, _attn_implementation='flash_attention_2', trust_remote_code=True, use_safetensors=True)\n",
"model = model.eval().cuda().to(torch.bfloat16)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"id": "9bcd129c-04db-482b-abee-3dd4bc1e9625",
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"ERROR! Session/line number was not unique in database. History logging moved to new session 63\n",
"Found 31 images to process\n",
"\n",
"[1/31] Processing: journal_10.png\n",
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[475, 99, 523, 117]]<|/det|>\n",
"ملحق \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[117, 130, 864, 232]]<|/det|>\n",
"بالقرار المشترك لوزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات ووزير الداخلية\n",
"ووزير الصناعة والتجارة رقم 2480.23 الصادر في 18 من محرم 1446 (24 يوليو 2024) بتحديد\n",
"كيفيات القيام بالتصاريح المتعلقة بالفواكه والخضروات المنتجة في إطار التجميع الفلاحي المرخص\n",
"بتسويقها مباشرة دون إلزامية المرور عبر أسواق الجملة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[450, 244, 530, 259]]<|/det|>\n",
"* * * * * * \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[202, 278, 802, 328]]<|/det|>\n",
"نموذج التصريح المتعلق بالفواكه والخضروات المنتجة في إطار التجميع الفلاحي\n",
"المرخص بتسويقها مباشرة دون إلزامية المرور عبر أسواق الجملت \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[450, 339, 530, 355]]<|/det|>\n",
"* * * * * * \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[154, 371, 839, 414]]<|/det|>\n",
"تصريح يتعلق بالفواكه والخضروات المنتجة في إطار التجميع الفلاحى والمرخص بتسويقها مباشرة دون إلزامية المرور عبر أسواقع الجملة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[468, 424, 850, 441]]<|/det|>\n",
"I. المدة موضوع التصريح: من .................... إلى .................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[675, 444, 850, 461]]<|/det|>\n",
"II. تحديد هوية المجمّع: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[707, 471, 880, 489]]<|/det|>\n",
"بالنسبة للأشخاص الذاتيين: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[308, 501, 850, 518]]<|/det|>\n",
"- الإسم العائلي والشخصي: ............................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[290, 522, 850, 539]]<|/det|>\n",
"- رقم البطاقة الوطنية للتعريف الإلكترونية أو كل وثيقة تعريف أخرى: ............................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[320, 543, 850, 559]]<|/det|>\n",
"- عنوان الإقامة: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[320, 565, 850, 581]]<|/det|>\n",
"- البريد الإلكتروني: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[320, 586, 850, 602]]<|/det|>\n",
"- الهاتف: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[690, 636, 880, 653]]<|/det|>\n",
"بالنسبة للأشخاص الاعتباريين: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[400, 666, 850, 682]]<|/det|>\n",
"- التسمية: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[400, 687, 850, 703]]<|/det|>\n",
"- الشكل القانوني: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[400, 708, 850, 724]]<|/det|>\n",
"- المقر الاجتماعي: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[330, 729, 850, 745]]<|/det|>\n",
"- رقم السجل التجاري أو رقم تعريفي آخر: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[320, 750, 850, 766]]<|/det|>\n",
"- الإسم العائلي والشخصي للممثل القانوني: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[400, 771, 850, 787]]<|/det|>\n",
"- رقم وثيقة تعريف الممثل القانوني: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[400, 792, 850, 808]]<|/det|>\n",
"- البريد الإلكتروني: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[400, 813, 850, 829]]<|/det|>\n",
"- الهاتف: ............................................................................................................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[205, 863, 880, 880]]<|/det|>\n",
"مرجع شهادة التجميع الفلاحي (الرقم والتاريخ): ................................ تاريخ انتهاء الصلاحية: ................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[179, 890, 880, 907]]<|/det|>\n",
"مرجع ترخيص التسويق المباشر للفواكه والخضروات (الرقم والتاريخ): ................................ تاريخ انتهاء الصلاحية: ................................\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 995\n",
"compression ratio: 1.27\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 25/25 [00:00<00:00, 121503.59it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_10.png\n",
"\n",
"[2/31] Processing: journal_12.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[103, 92, 891, 172]]<|/det|>\n",
"ملحق بالقرار المشترك لوزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات والوزير المنتدب لدى وزيرة الاقتصاد والمالية المكلف بالميزانية رقم 2003.24 الصادر في 17 من محرم 1446 (23 يوليو 2024) بالترخيص لشركة «AHARA MONITORING Sarl AU» بإنشاء واستغلال مزرعة لتربية الأحياء البحرية تسمى «Sahara Monitoring» وبنشر مستخرج من الاتفاقية المتعلقة بها \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[137, 193, 860, 255]]<|/det|>\n",
"مستخرج من اتفاقية إنشاء واستغلال مزرعة لتربية الأحياء البحرية تسمى «Sahara Monitoring» رقم 2023/GON/468 الموقعة بتاريخ 28 من جمادى الأولى 1445 (12 ديسمبر 2023) بين شركة «AHARA MONITORING Sarl AU» ووزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابا \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[234, 262, 757, 280]]<|/det|>\n",
"(المادة 9 من المرسوم رقم 2.08.562 الصادر في 13 من ذي الحجة 1429 (12 ديسمبر 2008)) \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[161, 293, 884, 308]]<|/det|>\n",
"اسم المستفيد: AHARA MONITORING Sarl AU» المكان مقرها برقم 27، عمارة 2، إقامة نجاح، جي السلام، أكادير. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 312, 884, 326]]<|/det|>\n",
"مدة الاتفاقية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[512, 312, 884, 326]]<|/det|>\n",
"عشر (10) سنوات، قابلة للتجديد. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[465, 333, 884, 348]]<|/det|>\n",
"مكان إنشاء مزرعة تربية الأحياء البحرية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 355, 884, 370]]<|/det|>\n",
"المساحة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[550, 387, 884, 402]]<|/det|>\n",
"الحدود الخارجية لمكان المزرعة. \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[248, 386, 644, 465]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>الحدود</td><td>خط العرض</td><td>خط الطول</td></tr><tr><td>B1</td><td>28°27'9,406\"</td><td>غربا 11°28'31,985\"</td></tr><tr><td>B2</td><td>28°27'15,312\"</td><td>غربا 11°28'40,749\"</td></tr><tr><td>B3</td><td>28°27'28,221\"</td><td>غربا 11°28'29,611\"</td></tr><tr><td>B4</td><td>28°27'22,315\"</td><td>غربا 11°28'20,847\"</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 400, 884, 415]]<|/det|>\n",
" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 430, 884, 445]]<|/det|>\n",
" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 560, 884, 575]]<|/det|>\n",
"منطقة حماية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 590, 884, 605]]<|/det|>\n",
"الإشارات في البحر. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 610, 884, 625]]<|/det|>\n",
"نشاط مزرعة تربية الأحياء البحرية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 640, 884, 655]]<|/det|>\n",
"التقنية المستعملة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 670, 884, 684]]<|/det|>\n",
"وسائل الاستغلال. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 688, 884, 704]]<|/det|>\n",
"المراقبة والتنبع التقني والعلمي. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 718, 884, 733]]<|/det|>\n",
"المراقبة البيئية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 748, 884, 762]]<|/det|>\n",
"مبلغ الأثاثة المستحقة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 400, 644, 415]]<|/det|>\n",
"الحدود الخط العرض \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 400, 360, 415]]<|/det|>\n",
"خط الطول \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 418, 360, 432]]<|/det|>\n",
"غربا 11°28'31,985\" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 435, 360, 450]]<|/det|>\n",
"غربا 11°28'40,749\" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 453, 360, 467]]<|/det|>\n",
"غربا 11°28'29,611\" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 470, 360, 484]]<|/det|>\n",
"غربا 11°28'20,847\" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 418, 644, 432]]<|/det|>\n",
"B1 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 435, 644, 450]]<|/det|>\n",
"B2 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 453, 644, 467]]<|/det|>\n",
"B3 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 470, 644, 484]]<|/det|>\n",
"B4 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 488, 360, 503]]<|/det|>\n",
"غربا 11°27'43,961\" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 506, 360, 520]]<|/det|>\n",
"غربا 11°27'52,725\" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 523, 360, 537]]<|/det|>\n",
"غربا 11°27'41,585\" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 540, 360, 554]]<|/det|>\n",
"غربا 11°27'32,821\" \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 488, 644, 503]]<|/det|>\n",
"B1 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 506, 644, 520]]<|/det|>\n",
"B2 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 523, 644, 537]]<|/det|>\n",
"B3 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 540, 644, 554]]<|/det|>\n",
"B4 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 567, 640, 581]]<|/det|>\n",
"منطقة عرضها خمسون (50) مترا تحيط بالحدود الخارجية لمزرعة تربية الأحياء البحرية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[335, 593, 640, 608]]<|/det|>\n",
"ليلا وينا بواسطة إشارات تراعي التنظيم المتعلق بسلامة الملاحة البحرية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[255, 613, 640, 628]]<|/det|>\n",
"تربية بوزورك/بلح البحر من الصفنين «Mytilus galloprovincialis» و «Perna perna» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[525, 640, 640, 655]]<|/det|>\n",
"الحبال الشبه السطحية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[565, 669, 640, 684]]<|/det|>\n",
"سفن الخدمة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 688, 884, 704]]<|/det|>\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 1608\n",
"compression ratio: 2.06\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 44/44 [00:00<00:00, 237209.99it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_12.png\n",
"\n",
"[3/31] Processing: journal_13.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[410, 93, 585, 120]]<|/det|>\n",
"# نصوص خاصة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 140, 905, 197]]<|/det|>\n",
"مرسوم رقم 2.24.547 صادر في 21 من صفر 1446 (26 أغسطس 2024) بإعلان أن المنفعة العامة تقضي بتزويد جماعة تيسة والجماعات المجاورة لها بالماء الصالح للشرب انطلاقا من سد إدريس الأول وبنزع ملكية القطع الأرضية اللازمة لهذا الغرض بجماعة واد الجمعة بإقليم تاونات. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[750, 207, 850, 225]]<|/det|>\n",
"رئيس الحكومة، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 226, 905, 264]]<|/det|>\n",
"بناء على القانون رقم 7.81 المتعلق بنزع الملكية لأجل المنفعة العامة وبالاحتلال المؤقت، الصادر بتنفيذه الظهير الشريف رقم 1.81.254 بتاريخ 11 من رجب 1402 (6 ماي 1982)؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[120, 264, 905, 283]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.82.382 الصادر في 2 رجب 1403 (16 أبريل 1983) بتطبيق القانون رقم 7.81 المشار إليه أعلاه؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[177, 283, 905, 302]]<|/det|>\n",
"وبعد الاطلاع على ملف البحث الإداري المباشر بجماعة واد الجمعة من 16 نوفمبر 2022 إلى 16 يناير 2023؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[469, 302, 905, 321]]<|/det|>\n",
"وباقتراح من وزير التجهيز والماء وبعد استشارة وزير الداخلية، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[735, 322, 825, 340]]<|/det|>\n",
"رسم ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[456, 340, 539, 359]]<|/det|>\n",
"## المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 359, 905, 397]]<|/det|>\n",
"يعين أن المنفعة العامة تقضي بتزويد جماعة تيسة والجماعات المجاورة لها بإقليم تاونات بالماء الصالح للشرب انطلاقا من سد إدريس الأول. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[456, 397, 539, 415]]<|/det|>\n",
"## المادة الثانية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 415, 905, 453]]<|/det|>\n",
"تزع بناء على ما ذكر، ملكية القطع الأرضية الكائنة بجماعة واد الجمعة بإقليم تاونات المبينة في الجدول أسفله والمحددة بالتصاميم التجزئية ذات المقياس 1/1000 الملحقة بأصل هذا المرسوم: \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[91, 456, 905, 944]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td rowspan=\"2\">أرقام القطع<br/>الارضية</td><td rowspan=\"2\">مراجعها<br/>العقارية</td><td colspan=\"2\">أسماء الملاك أو المفترض أنهم الملاك</td><td colspan=\"2\">عناوين<br/>الملاك</td><td rowspan=\"2\">الملاحظات</td></tr><tr><td>س</td><td>أ</td><td>ه</td></tr><tr><td rowspan=\"10\">رسم عقاري<br/>عدد 07/30904/7</td><td>- محمد لايوي بن محمد<br/>- العربي بن محمد بن الحسين<br/>- علل بن العربي بن محمد<br/>- عبد الرحمان بركة بن محمد بن<br/>محمد<br/>- بوشى بركة بن محمد بن محمد<br/>- محمد بن الطيب بن محمد<br/>- الحريشة<br/>- فاطمة بنت محمد بن الطيب<br/>- بوشى بن محمد بن الطيب<br/>- عبد الله بن محمد بن الطيب<br/>- سلام بن محمد بن الطيب<br/>- محمد بن محمد بن الطيب<br/>- الغالية بنت محمد بن الطيب<br/>- زهور بنت محمد بن الطيب<br/>- عبد النبي بن محمد بن الطيب<br/>- احميدة بن محمد بن الطيب<br/>- محمد بركة بن احمد<br/>- مصطفى بركة بن احمد<br/>- فاطمة بركة بنت احمد<br/>- محمد فاتح بن احمد<br/>- حفيظة فاتح بنت احمد<br/>- رشيدة فاتح بنت احمد<br/>- محمد بركة بن عبد السلام<br/>- الجيللي بركة بن عبد السلام</td><td>جملة<br/>واد<br/>الجمعة</td><td>00</td><td>24</td><td>65</td><td>- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 25/10/2017 (سجل: 14 عدد: 994) لقطعة مساحتها 9 هكتار 54 سنتيار لنزع ملكية قطعة ارضية مساحتها 9 هكتار 53 س تقريبا لفائدة: الملكي الوطني للماء الصالح للشرب<br/>- حجز تحفظي المقيد بتاريخ 06/06/2017 (سجل: 20 عدد: 330) ضمانا لدين قدره 290000 درهم كافة الحقوق المشاعة احمد بلغريسي بن علي لفائدة:<br/>- محمد كرزاي<br/>- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 05/07/2017 (سجل: 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكهربائي والماء الصالح للشرب<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ارضيتين الأولى مساحتها 72 ار 46 س والثانية مساحتها 90 ار 24 س.<br/>- الرهن الجبري المقيد بتاريخ 14/02/2020 (سجل: 39 عدد: 258) ضمانا لدين مبلغه خمسة وسبعون الف ومائتين وأربعة درهم و تسعة وأربعون سنتيا 75204.49) درهم (كافة الحقوق العائدة للمدين ضد.<br/>- ابراهيم بلغريسي بن علي (المذكورة) أعلاه (لفائدة:<br/>- ادارة الضرائب تمارة (أ)<br/>- حجز تحفظي المقيد بتاريخ 10/03/2022 (سجل: 69 عدد: 989) ضمانا لدين قدره 69773.86 درهم كافة الحقوق المشاعة</td></tr><tr><td>- محمد لايوي بن محمد<br/>- العربي بن محمد بن الحسين<br/></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- علل بن العربي بن محمد<br/>- عبد الرحمان بركة بن محمد بن<br/>(محمد<br/>- بوشى بركة بن محمد بن محمد<br/>- محمد بن طيب بن محمد<br/>- الحريشة<br/>- فاطمة بنت محمد بن طيب<br/>- بوشى بن محمد بن الطيب<br/>- عبد الله بن محمد ب بن الطيب<br/>- سلام بن محمد بن الطيب<br/>- محمد بن محمد بن طيب<br/>- الغالية بنت محمد بن الطيب<br/>- زهور بنت محمد بن الطيب<br/>- عبد النبي بن محمد بن الطيب<br/>- احميدة ب بن محمد بن الطيب<br/>- محمد بركة بن احمد<br/>- مصطفی بركة بن احمد<br/>- فاطمة بركة بنت احمد<br/></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- محمد كرزاي<br/>- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ<br/>20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكهربائي والماء الصالح للنشر<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ارضيتين الأولى مساحةها 90 ار 24 س.<br/>- الرهن الجبري المقيد بتاريخ 15/02/2020 (سجل: 39 عدد: 258) ضمانا لديين مبلغه خمسة وسبعون الف ومائتين وأربعة درهم و تسمعة وأربعون سنتيا 75204.49) درهم (كافة الحقو ق العائدة للمدين ضد.<br/>- ابراهيم بلغريسي بن علي(المذكورة) أعلاه (لفائدة:<br/>- ادارة الضرئاب تمارة (أ)<br/>- حجز تحفظي المقيد بتاريخ 10/3/2022 (سجل: 69 عدد: 989) ضمانا لدين قدره 69773.86 درهم كافة الحقوق المشاعة</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- محمد لايوي بن محمد<br/>- العربي بن محمد بن الحسين<br/></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- علل نبي العربي بن محمد بن الطيب<br/>- عبد الرحمان بركة بن محمد بن<br/>(محمد<br/>- موشى بركة بن محمد بن محمد بن<br/>- محمد بن طيب بن محمد بن<br/>- الحريشة<br/>- فاطمة بنت محمد بن طيب<br/>(محمد<br/>- بوشى بركة بن محمد بن محمد بن<br/>- محمد بن محمد بن طيب بن محمد<br/>- الغالية بنت محمد بن الطيب<br/>- زهور بنت محمد ب بن الطيب<br/>- عبد النبي بن محمد بن الطيب<br/>- احميدة نبي محمد بن الطيب<br/>- محمد بركة بن احمد<br/>- مصطفى ب ركة بن احمد<br/>- فاطمة بركة بنت احمد<br/>- محمد فاتح بن احمد<br/>- حفيظة فاتح بنت احمد</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- محمد كرزا<br/>- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكهربائي والماء الصالحي للنشر<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ارضيتين الأولوى مساحتها 90 ار 24 س.<br/>- الرهن الجبري المقید بتاريخ 15/02/2020 (سجل: 39 عدد: 258) ضد.<br/>- ابراهيم بلغريسي بن علي (المذكورة)<br/>- ادارة الضرائب تمارة (أ)<br/>- حجز التحفظي المقيد بتاريخ 10/3/2022 (سجل: 69 عدد 989) ضمانا لدين قدره 69773.86 درهم كافة الحقوق المشاعة</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- محمد كرزيا<br/>- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 20 عدد: 515 (سجل: 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكهرباين والماء الصالح للنشر<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ارضييتين الأولى مساحتها 90 ار 24 س.<br/>- الرهن الجبري المقيدي بتاريخ 15/02/2020 (سجل: 39 عدد: 258) مضمانا لدين مبلغه خمسة وسبعون الف ومائتين وأربعة دهم و تسمعة وأربعون سنتيا 75204.49) درهم(كافة الحقوق العائدة للمدين ضد.<br/>- ابراهيم بلغرىسي بن علي (المذكورة) أعلاه (لفائدة:<br/>- أدارة الضرائب تمارة (أ)<br/>- حجز تحفظي المقيدي بتاريخ 10/3/2022 (سجل: 69 عدد: 989) ضد.<br/>- ابراهيم بلغريسي بن علي (المذكور) أعلاه (لفائدة:<br/>- ادارة الضرائب تمارة(أ)<br/>- حجز تحفظي المقيد بتاريخ 10/3/2020 (سجل: 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكهربايين والماء الصالح للنشر<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ارضييتين الأولى مساحتها 90 ار 24 س.<br/>- الرهن الجبري المقيدي بتاريخ 15/02/2020 (سجل: 39عدد: 258) ضد.<br/>- ابراهيم بلغريسي بن علي (الذكورة) أعلاه (لفائدة:<br/>- ادارة الضرائبي تمارة (أ)<br/>- حجز تحفظي المقيد بتاريخ 10/2/2020 (سجل: 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للماء الصالح للنشر<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ارضييتي ن الأولى مساحتها 90 ار 24 س.<br/>- الرهن الجبري المقيدي بتاريخ 15/02/2020 (سجل: 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني ل كهربائي والماء الصالح للنشر<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ا رضييتين الأولى مساحتها 90 ار 24 س.<br/>- ابراهيم بلغريسي بن علي (الذكورة)أعلاه (لفائدة:<br/>- ادارة الضرائبي تمارة (أ)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- محمد كرزاب<br/>- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 20 عدد: 515(سجل: 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكهربايي والماء الصالح للنشر<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ارضيييتين الأولى مساحتها 90 ار 24 س.<br/>- ارباهيم بلغريسي بن علي (الذكورة) أعلاه (لفائدة:</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- محمد كرزي<br/>- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 20 عدد: 515 ) لفائدة الملكي الوطني للكهربايي والماء الصالح للنشر<br/>- قطعاء الماء - لقطعتين ارضييتين الأولى مساحتها 90 ار24 س.<br/>- الرهن الجبري المقيدي بتاريخ 15/02/20 (سجل: 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكهربي والماء الصالح للنشر<br/>- قطعاء الماء - لقطعتين ارضيتين الأولى مساحتها 90 ار 24 س.<br/>- ايراهيم بلغريسي بن علي (الذكورة) أعلاه (لفائدة<br/>- ادارة الضرائبي تمارة (أ)<br/>- حجز تحظفي المقيد بتاريخ 10/2/2020 (سجل: 20 عدد: 51) لفائدة الملكي الوطني للكهربايي والماء الصالح للنشر<br/></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- محمد كزاب<br/>- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 20 عدد:515) لفائدة الملكي الوطني للكهربايي والماء الصالح للنشر<br/><br/>- قطعاء الماء - لقطعتين ارضييتين الأولى مساحته 90 ار 24 س.<br/>- ايراهيم بلغريسي بن علي(الذكورة) أعلاه (لفائدة:<br/>- ادارة الضرئبي تمارة (أ)<br/>- حجز تحظفي المقيد بتاريخ 10 /2/2020 (سجل: 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكهربايي والماء الصالح للنشر<br/>- قطعاء الماء - لقطععتين ارضييتين الأولى مساحتها 90 ار 24 س.<tfoot><tr><td>- محمد كزاب<br/>- مشروع نزع الملكية المقيد ب رتبة 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكهربايي والماء السالح للنشر<br/>- قطعاء الماء - لقطععتين ارضييتين الأو لى مساحتها 90 ار 24 س.<br/>- ايراهيم بلغرىسي بن علي (الذكورة) أعلاه (لفائدة:<br/>- أدارة الضرائبي تمارة (أ)<br/>- حجز تحظفي المقيدي بتاريخ 10/2/2020 (سجل: 20 عدد: 515) ل فائدة الملكي الوطني للكهربايي والماء الصالح للنشر<br/>- قطعااء الماء - لقطععتين ارضييتين الأولى مساحتها 90 ا ر 24 س.<br/>- ايراهيم بلغريسي بن علي (الذكرورة) أعلاه (لفائدة:<br/>- ادارة الضرائبي تمار (أ)<br/>- حجز تحظفي المقيد بتاريخ 10/2/20 (سجل: 20 عدد: 515) لفائدة الملكي الوطني للكربايي والماء الصالح للنشر<br/>- قطعاء الماء - لقطععتي ارضييتين الأولى مساحتها 90 ار 24 س.<br/></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tfoot></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 3815\n",
"compression ratio: 4.88\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 13/13 [00:00<00:00, 86549.13it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_13.png\n",
"\n",
"[4/31] Processing: journal_14.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[45, 103, 930, 902]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>- أحمد بلغريبي بن علي لفائدة :<br/>شركة فيفالي سلف ( )</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ملاحظة :<br/>مع الاشارة أن هذا الملك خاضع للظهير الشريف رقم 1-62-105 المؤرخ في 27 محرم 1382 الموافق 30 يونيو 1962 المتمم والمغري بالظهير الشريف رقم 1-62-32 بتباري 10 جمادى الأولى 1389 الموافق 25/7/69 المتعلق بضم الازاعي الفلاحية و خاصة الفصل 4 مكرر منه.</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- فان المكتب يملك بهذا الرسم العقاري ماسينته 7763558400/434101134</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>- خديجة الشهيب بنت عبد السلام<br/>- لطيفة بركة بنت عبد السلام<br/>- رقية الطيبي بنت حمان بن محمد<br/>- عبد الاله بركة بن ادريس<br/>- بريعة بركة بنت ادريس<br/>- زهرة بركة بنت دريس<br/>- زهرة الشهيب بنت عبد السلام م<br/>- رشيد الايوي بن محمد بن محمد بن الجيلالي<br/>- حنان الايوي بنت محمد بن محمد بن الجيلالي<br/>- هناء الايوي بنت محمد بن محمد بن الجيلالي<br/>- ابراهيم بلغريبي بن علي<br/>- أحمد بلغريبي بن علي<br/>- عبد الرحمان بلغريبي بن علي<br/>- عبد الواحد بلغريبي بن علي<br/>- محمد بركة بن الجيلالي<br/>- احمد المتوسل بن محمد<br/>- محمد علي حمدان بن الغالي<br/>- محمد المتوسل بن أحمد<br/>- سعيد المتوسل بن أحمد<br/>- يوسف المتوسل بن أحمد<br/>- عبد الرزاق بركة بن الجيلالي<br/>- وفاء المتوسل بنت أحمد<br/>- خديجة المنيوي بنت عبد الرحمان<br/>- زين بلغريبي بنت علي<br/>- عائشة بلغريبي بنت علي<br/>- جمال بركة بن الجيلالي<br/>- المكتب الوطني للكهرباء والماء<br/>- الصالح للشرب - قطاع الماء -</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td><td></td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>رسم عقاري</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 724\n",
"compression ratio: 0.93\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 16070.13it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_14.png\n",
"\n",
"[5/31] Processing: journal_15_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[77, 92, 960, 202]]<|/det|>\n",
"«المادة الأولى. - تفوض إلى الأشخاص الواردة أسماؤهم في الجدول «التالي، كل حسب اختصاصه الترابي، سلطة ترخيص مباشرة التحصيل «الجبري من طرف المحاسبين التابعين للخزينة العامة للمملكة طبقا للمادة 37 من القانون رقم 15.97 المشار إليه أعلاه بمثابة مدونة «تحصيل الديون العمومية: \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[77, 207, 960, 511]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>المفوض إليهم</td><td>المهام</td><td>النواب</td><td>الاختصاص الترابي</td></tr><tr><td>توفيق القب.</td><td>خازن عمالة الدار البيضاء - الجنوب</td><td>محمد خلق، المتصرف من الدرجة الأولى</td><td></td></tr><tr><td>محمد كوبرزيم.</td><td>خازن عمالة المحمدية بالنيابة.</td><td>سعيد بوخالد، المتصرف من الدرجة الأولى</td><td></td></tr><tr><td>الحسين العمري.</td><td>الخازن الإقليمي بالقنطرة</td><td>عبد الملك الحميداني، المتصرف من الدرجة الأولى</td><td></td></tr><tr><td>الميلودية الخالدي.</td><td>الخازن الإقليمي بالنيابة بسيدي قاسم.</td><td>أنس المقي، المتصرف من الدرجة الثانية.</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td><td></td><td></td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>المادة الثانية</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>وحمر بالرباط في 24 من ذي الحجة 1445 (فاتح يوليو 2024).</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>الإمضاء: نادية فتاح.</td><td></td><td></td><td></td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[77, 682, 960, 767]]<|/det|>\n",
"قرار لوزيرة الاقتصاد والمالية رقم 2143.24 صادر في 24 من ذي الحجة 1445 (فاتح يوليو 2024) بتغيير القرار رقم 3257.21 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443 (21 أكتوبر 2021) بتفويض السلطة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[571, 792, 841, 810]]<|/det|>\n",
"وزيرة الاقتصاد والمالية، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[77, 816, 966, 881]]<|/det|>\n",
"بعد الاطلاع على قرار وزيرة الاقتصاد والمالية رقم 3257.21 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443 (أكتوبر 2021) بتفويض السلطة؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[77, 889, 966, 931]]<|/det|>\n",
"وبناء على المرسوم رقم 2.22.81 الصادر في 8 رمضان 1444 (30 مارس 2023) المتعلق بتفويض السلطة والإمضاء؛\n",
"==================================================\n",
"image size: (2378, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 750\n",
"compression ratio: 1.92\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 6/6 [00:00<00:00, 131758.24it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_15_left.png\n",
"\n",
"[6/31] Processing: journal_15_right.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[28, 92, 914, 340]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>المفوض إليهم</td><td>المهام</td><td>الاختصاص الترابي</td></tr><tr><td>المصطفى الزهراوي، المتصرف من الدرجة الأولى.</td><td>الخازن الجهوي بوجدة.</td><td>جهة الشرق.</td></tr><tr><td>توفيق صديقي، المتصرف من الدرجة الأولى.</td><td>الخازن الجهوي ببي مالل.</td><td>جهة بي مالل - خنيفرة.</td></tr><tr><td>عبد العزيز الحوائي، المتصرف من الدرجة الأولى.</td><td>الخازن الجهوي باكدير.</td><td>جهة سوس - ماسة ؛<br/>جهة كلميم - واد نون ؛<br/>جهة الداخلة - وادي الذهب ؛<br/>جهة العيون - الساقية الحمراء.</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>(الباقي لا تغيير فيه).</td><td></td><td></td></tr><tr><td>المادة الثانية</td><td></td><td></td></tr><tr><td>ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>وحمر بالرباط في 24 من ذي الحجة 1445 (فاتح يوليو 2024).</td><td></td><td></td></tr><tr><td>الإمضاء: نادية فتاح.</td><td></td><td></td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 523, 920, 612]]<|/det|>\n",
"قرار لوزيرة الاقتصاد والمالية رقم 2142.24 صادر في 24 من ذي الحجة 1445 (فاتح يوليو 2024) بتغيير القرار رقم 2849.22 الصادر في 4 صفر 1444 (فاتح سبتمبر 2022) بتفويض السلطة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[515, 644, 790, 661]]<|/det|>\n",
"وزيرة الاقتصاد والمالية، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 668, 920, 714]]<|/det|>\n",
"بعد الاطلاع على قرار وزيرة الاقتصاد والمالية رقم 2849.22 الصادر في 4 صفر 1444 (فاتح سبتمبر 2022) بتفويض السلطة؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 724, 920, 769]]<|/det|>\n",
"وبناء على المرسوم رقم 2.22.81 الصادر في 8 رمضان 1444 (30 مارس 2023) المتعلق بتفويض السلطة والإمضاء؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 778, 920, 823]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.21.829 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443 (21 أكتوبر 2021) المتعلق باختصاصات وزيرة الاقتصاد والمالية، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[600, 833, 777, 851]]<|/det|>\n",
"قدرت ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[395, 858, 555, 877]]<|/det|>\n",
"المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 888, 920, 933]]<|/det|>\n",
"تغير على النحو التالي المادة الأولى من القرار المشار إليه أعلاه رقم 2849.22 بتاريخ 4 صفر 1444 (فاتح سبتمبر 2022):\n",
"==================================================\n",
"image size: (2386, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 774\n",
"compression ratio: 1.98\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 9/9 [00:00<00:00, 210886.79it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_15_right.png\n",
"\n",
"[7/31] Processing: journal_16_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[744, 95, 999, 124]]<|/det|>\n",
"## عامة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[350, 145, 707, 164]]<|/det|>\n",
"قانون تنظيمي رقم 30.24 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[185, 167, 832, 231]]<|/det|>\n",
"يقضي بتغيير وتتميم القانون التنظيمي رقم 02.12\n",
"المتعلق بالتعيين في المناصب العليا تطبيقا لأحكام\n",
"الفصلين 49 و92 من الدستور \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[450, 260, 610, 278]]<|/det|>\n",
"مادة فريدة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[87, 288, 999, 390]]<|/det|>\n",
"يغير ويتمم، على النحو التالي، المحققان رقم 1 ورقم 2 المرفقان\n",
"بالقانون التنظيمي رقم 02.12 من شعبان 1433/17 يوليو 2012)،\n",
"الشريف رقم 1.12.20 بتاريخ 27 من شعبان 1433/17 يوليو 2012)،\n",
"كما وقع تغييره وتتميمه: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[430, 400, 612, 418]]<|/det|>\n",
"«الملحق رقم 1» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[187, 448, 860, 466]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجية» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[384, 474, 928, 492]]<|/det|>\n",
"(أ) المؤسسات العمومية الاستراتيجية: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[500, 504, 928, 519]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجي» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[500, 529, 928, 545]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجيه» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[450, 561, 928, 579]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجى» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[530, 588, 928, 604]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجيا» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[500, 616, 928, 631]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجا» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[500, 667, 928, 683]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجة» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[530, 694, 928, 710]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجو» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[430, 721, 928, 737]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجيو» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[580, 748, 928, 764]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجين» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[500, 775, 928, 791]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجون» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[325, 803, 928, 819]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجن» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[480, 830, 928, 846]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجم» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[365, 857, 928, 873]]<|/det|>\n",
"«الئحة المؤسسات والمقاولات العمومية الاستراتيجك» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[562, 884, 928, 900]]<|/det|>\n",
"(الباقي لا تغيير فيه.)\n",
"==================================================\n",
"image size: (2378, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 864\n",
"compression ratio: 2.22\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 22/22 [00:00<00:00, 297660.28it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_16_left.png\n",
"\n",
"[8/31] Processing: journal_16_right.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[0, 95, 150, 120]]<|/det|>\n",
"## نصوص \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[22, 145, 915, 241]]<|/det|>\n",
"ظهر شريف رقم 1.24.45 صادر في 11 من صفر 1446 (16 أغسطس 2024)\n",
"بتنفيذ القانون التنظيمي رقم 30.24 بتغيير وتتميم القانون\n",
"التنظيمي رقم 02.12 المتعلق بالتعيين في المناصب العليا تطبيقا\n",
"لأحكام الفصلين 49 و 92 من الدستور. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[644, 277, 840, 293]]<|/det|>\n",
"الحمد لله وحده، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[300, 304, 625, 321]]<|/det|>\n",
"الطابع الشريف - بداخله : \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[135, 329, 760, 347]]<|/det|>\n",
"(محمد بن الحسن بن محمد بن يوسف الله وليه) \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[80, 358, 825, 376]]<|/det|>\n",
"يعلم من ظهرنا الشريف هذا، أسماء الله وأعز أمره أننا : \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[40, 393, 856, 410]]<|/det|>\n",
"بناء على الدستور ولا سيما الفصول 42 و 50 و 85 و 132 منه : \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[15, 427, 920, 572]]<|/det|>\n",
"وبعد الاطلاع على قرار المحكمة الدستورية رقم 24-24 م.د\n",
"الصادر في 3 صفر 1446 (8 أغسطس 2024) الذي صرح بمقتضاه :\n",
"«بأن ما ورد في القانون التنظيمي رقم 30.24 القاضي بتغيير وتتميم\n",
"القانون التنظيمي رقم 02.12 المتعلق بالتعيين في المناصب العليا\n",
"تطبيقا لأحكام الفصلين 49 و 92 من الدستور، ليس فيه ما يخالف\n",
"الدستور»، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[380, 583, 750, 600]]<|/det|>\n",
"أصدرنا أمرنا الشريف بما يلي : \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 611, 920, 732]]<|/det|>\n",
"ينفذ وينشر بالجريدة الرسمية، عقب ظهرنا الشريف هذا،\n",
"القانون التنظيمي رقم 30.24 القاضي بتغيير وتتميم القانون التنظيمي\n",
"رقم 02.12 المتعلق بالتعيين في المناصب العليا تطبيقا لأحكام الفصلين\n",
"49 و 92 من الدستور، كما وافق عليه مجلس النواب ومجلس\n",
"المستشارين. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 747, 789, 765]]<|/det|>\n",
"وحرر بتطوان في 11 من صفر 1446 (16 أغسطس 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[650, 785, 825, 799]]<|/det|>\n",
"وقعه بالعطف : \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[660, 817, 825, 831]]<|/det|>\n",
"رئيس الحكومة، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[620, 849, 863, 863]]<|/det|>\n",
"الإمضاء : عزيز أخنوش. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[456, 876, 485, 887]]<|/det|>\n",
"* \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[406, 911, 530, 923]]<|/det|>\n",
"* * *\n",
"==================================================\n",
"image size: (2386, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 761\n",
"compression ratio: 1.95\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 16/16 [00:00<00:00, 233828.79it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_16_right.png\n",
"\n",
"[9/31] Processing: journal_17_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[70, 92, 930, 111]]<|/det|>\n",
"«المادة 2. - تمنح ............................ وطني للإعلام والاتصال.» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[70, 125, 930, 164]]<|/det|>\n",
"«يخصص غلاف مالي سنوي بقيمة ثلاثة ملايين درهم (3.000.000 درهم) لتنظيم هذه الجائزة.» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[156, 177, 884, 196]]<|/det|>\n",
"«يمكن ............................ هذا الغلاف المالي.» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[70, 209, 930, 248]]<|/det|>\n",
"«المادة 3. - تشتمل «الجائزة الوطنية الكبرى للصحافة» على «الأصناف التالية: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[640, 263, 884, 280]]<|/det|>\n",
"1- جائزة التلفزة؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[450, 294, 884, 310]]<|/det|>\n",
"2- ............................؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[450, 325, 884, 341]]<|/det|>\n",
"3- ............................؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[450, 356, 884, 372]]<|/det|>\n",
"4- ............................؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[520, 386, 884, 403]]<|/det|>\n",
"5- جائزة صحافة الوكالة؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[500, 417, 884, 434]]<|/det|>\n",
"6- جائزة الصحافة الجهوية؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[420, 448, 884, 465]]<|/det|>\n",
"7- جائزة الإنتاج الصحافي الأمازيغي؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[70, 479, 884, 497]]<|/det|>\n",
"8- جائزة الإنتاج الصحافي حول الثقافة والمجال الصحراوي الحساني؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[640, 510, 884, 527]]<|/det|>\n",
"9- جائزة الصورة؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[480, 541, 884, 558]]<|/det|>\n",
"10- جائزة التحقيق الصحفي؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[460, 572, 884, 589]]<|/det|>\n",
"11- جائزة الرسم الكاريكاتوري؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[70, 602, 930, 641]]<|/det|>\n",
"12- جائزة تقديرية تمنح لشخصية إعلامية وطنية ساهمت إسهاما «متميزا في تطوير الإعلام الوطني وترسيخ المبادئ النبيلة للمهنة؛» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[70, 655, 930, 695]]<|/det|>\n",
"13- جائزة تقديرية تمنح للصحفيين المغاربة العاملين في «مؤسسات صحافية أجنبية من داخل أو خارج المغرب.» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[206, 709, 884, 726]]<|/det|>\n",
"«ويمكن ............................ الأصناف.» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[70, 740, 930, 900]]<|/det|>\n",
"«المادة 4. - تبلغ قيمة المكافأة المالية لجوائز التلفزة، والإذاعة، «الصحافة المكتوبة، والصحافة الإلكترونية، وصحافة الوكالة، «الصحافة الجهوية، وجائزة الإنتاج الصحافي الأمازيغي، والإنتاج «الصحافي حول الثقافة والمجال الصحراوي الحساني، والصورة، «التحقيق الصحفي، والرسم الكاريكاتوري، مائة ألف درهم (100.000 درهم)، لكل واحدة منها، ومائة وعشرون ألف درهم (120.000 درهم)، لكل صنف من الجائزتين التقديريتين.» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[206, 914, 884, 931]]<|/det|>\n",
"«ويمكن تغيير ............................ بالمالية.»\n",
"==================================================\n",
"image size: (2378, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 855\n",
"compression ratio: 2.19\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 20/20 [00:00<00:00, 283398.92it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_17_left.png\n",
"\n",
"[10/31] Processing: journal_17_right.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[370, 92, 570, 110]]<|/det|>\n",
"## «الملحق رقم 2 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[100, 135, 840, 174]]<|/det|>\n",
"«لائحة بتتميم المناصب العليا التي يتم التداول في شأنها\n",
"في مجلس الحكومة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[206, 180, 864, 200]]<|/det|>\n",
"(أ) المسؤولون عن المؤسسات العمومية التالية: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[404, 207, 864, 222]]<|/det|>\n",
"«......» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[404, 234, 864, 249]]<|/det|>\n",
"«......» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 260, 870, 298]]<|/det|>\n",
"(ب) المسؤولون عن المقاولات العمومية ............ هذا القانون\n",
"«التنظيمي». \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[212, 304, 864, 323]]<|/det|>\n",
"(ج) المناصب العليا بالإدارات العمومية التالية: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[404, 330, 864, 345]]<|/det|>\n",
"«......» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[404, 357, 864, 372]]<|/det|>\n",
"«......» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[444, 384, 864, 400]]<|/det|>\n",
"- رئيس المجلس العام للتجهيز: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[340, 408, 864, 425]]<|/det|>\n",
"- رئيس المجلس العام للتنمية الفلاحية: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 433, 864, 470]]<|/det|>\n",
"- المفتشون الجهويون للتعمير والهندسة المعمارية وإعداد التراب\n",
"«الوطني»: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[360, 480, 864, 496]]<|/det|>\n",
"- رؤساء .................... القطاعية: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[370, 504, 864, 520]]<|/det|>\n",
"- رؤساء .................... المشتركة.» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 550, 916, 627]]<|/det|>\n",
"مرسوم رقم 2.24.366 صادر في 21 من صفر 1446 (26 أغسطس 2024)\n",
"بتغيير وتتميم المرسوم رقم 2.03.729 الصادر في 18 من ربيع\n",
"الآخر 1425 (7 يونيو 2004) بإحداث «الجائزة الوطنية الكبرى\n",
"للصحافة». \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[580, 658, 764, 675]]<|/det|>\n",
"رئيس الحكومة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[404, 684, 870, 702]]<|/det|>\n",
"بناء على الفصل 90 من الدستور: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 710, 916, 767]]<|/det|>\n",
"وبعد الاطلاع على المرسوم رقم 2.03.729 الصادر في 18 من ربيع\n",
"الأخر 1425 (7 يونيو 2004) بإحداث «الجائزة الوطنية ال\n",
"كبرى للصحافة»، كما وقع تغييره وتتميمه: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 775, 916, 813]]<|/det|>\n",
"وبعد المداولة في مجلس الحكومة المنعقد بتاريخ 12 من محرم 1446\n",
"(18 يوليو 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[607, 822, 777, 839]]<|/det|>\n",
"رسم ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[420, 847, 550, 865]]<|/det|>\n",
"## المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 873, 916, 930]]<|/det|>\n",
"تغير وتتمم، على النحو التالي، مقتضيات المواد 2 و 3 و 4 و 5\n",
"من المرسوم المشار إليه أعلاه رقم 2.03.729 الصادر في 18 من ربيع\n",
"الأخر 1445 (7 يونيو 2004):\n",
"==================================================\n",
"image size: (2386, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 867\n",
"compression ratio: 2.22\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 22/22 [00:00<00:00, 309646.60it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_17_right.png\n",
"\n",
"[11/31] Processing: journal_18_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[420, 93, 585, 110]]<|/det|>\n",
"## المادة السادسة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 132, 951, 270]]<|/det|>\n",
"يسند إلى وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار تنفيذ هذا المرسوم، الذي ينشر بالجريدة الرسمية، وتسري أحكامه على جميع الطلبة المسجلين بالمسالك المعتمدة بمدرسة الدراسات العليا للمحاسبة والمالية - HECF Fès والمشار إليها في الجدول المرفق بهذا المرسوم. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 290, 820, 309]]<|/det|>\n",
"وحزر بالرباط في 21 من صفر 1446 (26 أغسطس 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[188, 335, 440, 350]]<|/det|>\n",
"الإمضاء : عزيز أخنوش. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[631, 370, 808, 384]]<|/det|>\n",
"وقعه بالعطف : \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[494, 404, 939, 420]]<|/det|>\n",
"وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[560, 440, 875, 455]]<|/det|>\n",
"الإمضاء : عبد اللطيف ميراوي.\n",
"==================================================\n",
"image size: (2375, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 292\n",
"compression ratio: 0.75\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 7/7 [00:00<00:00, 215883.29it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_18_left.png\n",
"\n",
"[12/31] Processing: journal_18_right.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[380, 92, 567, 110]]<|/det|>\n",
"## المادة الرابعة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 130, 920, 327]]<|/det|>\n",
"من أجل تطبيق أحكام الفقرة الأولى من المادة 54 من القانون المشار إليه أعلاه رقم 01.00 المتعلق بتنظيم التعليم العالي، ومقتضيات المادة 7 من المرسوم السالف الذكر رقم 2.14.665، يؤشر رئيس جامعة سيدي محمد بن عبد الله بفاس على الشهادات والدبلومات المسلمة من لدن مدرسة الدراسات العليا للمحاسبة والمالية - HECF، في إطار المسالك المعتمدة، ابتداء من تاريخ سريان مفعول هذا المرسوم. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[370, 345, 570, 362]]<|/det|>\n",
"## المادة الخامسة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 380, 920, 458]]<|/det|>\n",
"يجوز لمدرسة الدراسات العليا للمحاسبة والمالية - HECF Fès، طيلة مدة منح الاعتراف، استعمال عبارة «مدرسة معرف بها» ضمن إعلانتها والوثائق الصادرة عنها.\n",
"==================================================\n",
"image size: (2389, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 272\n",
"compression ratio: 0.7\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 4/4 [00:00<00:00, 136400.13it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_18_right.png\n",
"\n",
"[13/31] Processing: journal_19.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[253, 103, 757, 170]]<|/det|>\n",
"ملحق المرسوم رقم 2.24.481 الصادر في 21 من صفر 1446 (26 أغسطس 2024)\n",
"القاضي بمنح اعتراف الدولة بمدرسة الدراسات العليا للمحاسبة والمالية بفاس– HECF Fès \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[429, 191, 580, 220]]<|/det|>\n",
"________________ \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[395, 220, 616, 252]]<|/det|>\n",
"جدول يحدد معادلة الدبلومات المسلمة \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[275, 256, 747, 289]]<|/det|>\n",
"من لدن مدرسة الدراسات العليا للمحاسبة والمالية مع الشهادات الوطنية المطابقة لها \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[119, 323, 890, 860]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>الرقم الترتيبي</td><td>تسمية الدبلوم (باللغة العربية)</td><td>تسمية الدبلوم (باللغة الفرنسية/اللغة الإنجليزية)</td><td>مدة التكوين</td><td>الشهادة أو الدبلوم الوطني المعادل (ة) له</td></tr><tr><td>1</td><td>دبلوم في \"التدبير والمنظمات\" اختيارات: - المحاسبة والتسيير - المالية والبنك - التسويق والتجارة</td><td>Diplôme en « Management et Organisations » Options: - Comptabilité et Gestion - Finance et Banque - Marketing et Commerce</td><td>ثلاث سنوات دراسية متتالية بعد شهادة الباكالوريا</td><td>شهادة الإجازة المهنية</td></tr><tr><td>2</td><td>دبلوم في \"التدبير وإدارة الأعمال\" اختيارات: - المحاسبة والتسيير - المالية والبنك - التسوق والتجارة</td><td>Diplôme en « Management et Administration des Affaires » Options: - Comptabilité et Gestion - Finance et Banque - Marketing et Commerce.</td><td>ثلاث سنوات دراسية متتالية بعد شهادة الباكالوریا</td><td>شهادة الإجازة المهنية</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (3368, 2382)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 481\n",
"compression ratio: 0.62\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 5/5 [00:00<00:00, 150874.24it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_19.png\n",
"\n",
"[14/31] Processing: journal_1_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 92, 970, 175]]<|/det|>\n",
"«يجب أن تقرن هذه الشهادة بتدريب مدته ثلاث سنوات مع «اجتياز امتحان تقييمي بنجاح مسلم من طرف إحدى كليات الطب «والصيدلة بالمغرب الذي تصادق عليه اللجنة القطاعية لعلوم «الصحة». \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[440, 188, 610, 203]]<|/det|>\n",
"## المادة الثانية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[440, 217, 910, 233]]<|/det|>\n",
"ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 245, 750, 262]]<|/det|>\n",
"وحرر بالرباط في 10 محرم 1446 (16 يوليو 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[201, 281, 510, 294]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: عبد اللطيف ميراوي. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 323, 970, 412]]<|/det|>\n",
"قرار لوزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار رقم 1857.24 صادر في 10 محرم 1446 (16 يوليو 2024) بتتميم القرار رقم 2963.97 الصادر في 2 شعبان 1418 (3 ديسمبر 1997) بتحديد لائحة الشهادات التي تعادل دبلوم دكتور في الطب. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[311, 440, 833, 456]]<|/det|>\n",
"## وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 464, 970, 550]]<|/det|>\n",
"بعد الاطلاع على قرار وزير التعليم العالي والبحث العلمي والثقافة رقم 2963.97 الصادر في 2 شعبان 1418 (3 ديسمرب 1997) بتحديد لائحة الشهادات التي تعادل دبلوم الدكتور في الطب، كما وقع تغييره وتتميمه : \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 562, 970, 625]]<|/det|>\n",
"وبناء على المرسوم رقم 2.21.838 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443 (21 أكتوبر 2021) المتعلق باختصاصات وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 636, 970, 676]]<|/det|>\n",
"وبعد استشارة اللجنة القطاعية لعلوم الصحة المنعقدة بتاريخ 22 ماي 2024: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 689, 970, 729]]<|/det|>\n",
"وبعد استطلاع رأي المجلس الوطني للهيئة الوطنية للطبيبات والأطباء، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[680, 738, 833, 754]]<|/det|>\n",
"قرار ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[448, 763, 610, 780]]<|/det|>\n",
"## المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 792, 970, 832]]<|/det|>\n",
"تتمم على النحو التالي المادة الأولى من القرار المشار إليه أعلاه رقم 2963.97 الصادر في 2 شعبان 1418 (3 ديسمبر 1997): \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[83, 844, 970, 928]]<|/det|>\n",
"«المادة الأولى. - تحدد على النحو التالي لائحة الشهادات التي تعادل «دبلوم دكتور في الطب، مشفوعة بشهادة البكالوريا للتعليم الثانوي «شعبة العلوم التجريبية أو العلوم الرياضية أو دبلوم معترف «بمعادلته لها:\n",
"==================================================\n",
"image size: (2378, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 813\n",
"compression ratio: 2.08\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 15/15 [00:00<00:00, 244803.74it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_1_left.png\n",
"\n",
"[15/31] Processing: journal_1_right.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[384, 92, 555, 110]]<|/det|>\n",
"## المادة الثانية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[384, 120, 850, 139]]<|/det|>\n",
"ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[27, 149, 707, 169]]<|/det|>\n",
"وحرب بالرباط في 10 محرم 1446 (16 يوليو 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[135, 185, 444, 200]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: عبد اللطيف ميراوي. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[27, 225, 911, 330]]<|/det|>\n",
"قرار لوزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار رقم 1856.24 صادر في 10 محرم 1446 (16 يوليو 2024) بتتميم القرار رقم 2188.04 الصادر في 14 من ذي القعدة 1425 (27 ديسمبر 2004) بتحديد لائحة الشهادات التي تعادل دبلوم التخصص في الطب، تخصص: أمراض العيون. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[252, 352, 800, 371]]<|/det|>\n",
"وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[27, 377, 911, 481]]<|/det|>\n",
"بعد الاطلاع على قرار وزير التربية الوطنية والتعليم العالي وتكوين الأطر والبحث العلمي رقم 2188.04 الصادر في 14 من ذي القعدة 1426 (27 ديسمبر 2004) بتحديد لائحة الشهادات التي تعادل ببلوم التخصص في الطب، تخصص: أمراض العيون، كما وقع تتميمه: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[27, 492, 911, 550]]<|/det|>\n",
"وبناء على المرسوم رقم 2.21.838 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443 (21 أكتوبر 2021) المتعلق باختصاصات وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[27, 560, 911, 598]]<|/det|>\n",
"وبعد استشارة اللجنة القطاعية لعلوم الصحة المنعقدة بتاريخ 22 ماي 2024؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[27, 606, 911, 645]]<|/det|>\n",
"وبعد استطلاع رأي المجلس الوطني للهيئة الوطنية للطبيبات والأطباء، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[600, 652, 750, 670]]<|/det|>\n",
"قرار ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[390, 674, 550, 692]]<|/det|>\n",
"## المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[27, 702, 911, 741]]<|/det|>\n",
"تتمم على النحو التالي المادة الأولى من القرار المشار إليه أعلاه رقم 2188.04 الصادر في 14 من ذي القعدة 1427 (27 ديسمبر 2004): \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[27, 749, 911, 789]]<|/det|>\n",
"«المادة الأولى - تحدد على النحو التالي لائحة الشهادات التي تعادل «دبلوم التخصص في الطب، تخصص: أمراض العيون: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[27, 800, 830, 816]]<|/det|>\n",
"«- فيدرالية روسيا: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[67, 830, 920, 846]]<|/det|>\n",
"«- Diploma, specialization in ophtalmology, délivré par \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[80, 846, 911, 863]]<|/det|>\n",
"« Peoples Friendship University of Russia - Fédération de \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[80, 863, 220, 879]]<|/det|>\n",
"« Russie.\n",
"==================================================\n",
"image size: (2386, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 828\n",
"compression ratio: 2.12\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 18/18 [00:00<00:00, 277564.24it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_1_right.png\n",
"\n",
"[16/31] Processing: journal_2.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[245, 215, 775, 335]]<|/det|>\n",
"# المحور الأول\n",
"وضعية حقوق الإنسان الموضوعاتية\n",
"والفتوية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[451, 384, 544, 406]]<|/det|>\n",
"فى أرقام \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[444, 415, 551, 445]]<|/det|>\n",
"3318 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[446, 450, 546, 468]]<|/det|>\n",
"عدد الشكايات \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[450, 469, 544, 487]]<|/det|>\n",
"المتوسط بها \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[400, 510, 447, 536]]<|/det|>\n",
"83 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[373, 540, 480, 576]]<|/det|>\n",
"الآلية الوطنية للتنظيم\n",
"الخاصة بالأطفال ضحايا\n",
"انتهاكات حقوق الطفل \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[400, 583, 447, 610]]<|/det|>\n",
"32 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[373, 612, 480, 650]]<|/det|>\n",
"الآلية الوطنية الخاصة\n",
"بجماعة حقوق الأشخاص\n",
"فى وضعية إعاقة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[544, 510, 630, 576]]<|/det|>\n",
"1404\n",
"المقر\n",
"المركزي \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[544, 583, 630, 610]]<|/det|>\n",
"1799\n",
"اللجان \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[551, 612, 620, 650]]<|/det|>\n",
"الجهوية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[208, 697, 310, 725]]<|/det|>\n",
"11086 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[215, 727, 303, 756]]<|/det|>\n",
"عدد التظاهرات\n",
"بالقضاء العام \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[208, 777, 308, 805]]<|/det|>\n",
"266610 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[215, 808, 300, 825]]<|/det|>\n",
"عدد الجمعيات \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[390, 697, 480, 725]]<|/det|>\n",
"26 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[390, 727, 480, 766]]<|/det|>\n",
"عدد المحاكمات\n",
"التي تمت\n",
"ملاحظتها \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[410, 777, 456, 805]]<|/det|>\n",
"83 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[410, 808, 450, 825]]<|/det|>\n",
"عدد\n",
"المحكومين\n",
"بالإعداد \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[560, 697, 640, 725]]<|/det|>\n",
"285 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[560, 727, 640, 766]]<|/det|>\n",
"عدد الزيارات\n",
"للمؤسسات\n",
"السجنية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[560, 777, 640, 805]]<|/det|>\n",
"1312 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[570, 808, 620, 825]]<|/det|>\n",
"عدد\n",
"شكايات \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[570, 808, 620, 825]]<|/det|>\n",
"السجناء \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[707, 697, 792, 725]]<|/det|>\n",
"280 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[707, 727, 797, 766]]<|/det|>\n",
"شكاية من نساء\n",
"أو فتيات ضحايا\n",
"العنف \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[720, 777, 783, 805]]<|/det|>\n",
"276 \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[720, 808, 783, 825]]<|/det|>\n",
"شكاية\n",
"تهم حقوق\n",
"المهاجرين\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 747\n",
"compression ratio: 0.96\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 29/29 [00:00<00:00, 243757.15it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_2.png\n",
"\n",
"[17/31] Processing: journal_20.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[93, 210, 875, 770]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>الرقم الترتيبي</td><td>تسمية الدبلوم (باللغة العربية)</td><td>تسمية الدبلوم (باللغة الفرنسية/اللغة الإنجليزية)</td><td>مدة التكوين</td><td>الشهادة أو الدبلوم الوطني المعادل (ة) له</td></tr><tr><td>3</td><td>دبلوم في \"التدبير وإدارة الأعمال\" اختيارات: - المحاسبة والتسيير - المالية والبنك - التسويق والتجارة</td><td>Diplôme en « Management et Administration des Affaires »<br/>Options:<br/>- Comptabilité et Gestion<br/>- Finance et Banque<br/>- Marketing et Commerce</td><td>ثلاث سنوات دراسية متتالية بعد شهادة الباكالوريا</td><td>شهادة الإجازة</td></tr><tr><td>4</td><td>دبلوم في \"المحاسبة والمراقبة والافتتاح\"</td><td>Diplôme en « Comptabilité, Contrôle et Audit »</td><td>سنتان دراستتان متتاليتان بعد \"شهادة الباكالوريا + ثلاث سنوات دراسية\"</td><td>شهادة الماستر المتخصص</td></tr><tr><td>5</td><td>دبلوم في \"التسويق والاستراتيجية الرقمية\"</td><td>Diplôme en « Marketing et Stratégie Digitale »</td><td>سنتان دراستتان متتاليتان بعد \"شهادة الباكلوريا + ثلاث سنوات دراسية\"</td><td>شهادة الماستر المتخصص.</td></tr><tr><td>6</td><td>دبلوم في \"البنك والمالية والتأمين\"</td><td>Diplôme en « Banque, Finance et Assurance »</td><td>سنتان دراستتان متتاليتان بعد \"شهادة البكالوريا + ثلاث سنوات دراسية\"</td><td>شهادة الماستر المتخصص 6</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (3368, 2382)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 442\n",
"compression ratio: 0.57\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 35848.75it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_20.png\n",
"\n",
"[18/31] Processing: journal_22.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[473, 93, 523, 110]]<|/det|>\n",
"ملحق \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[362, 135, 633, 155]]<|/det|>\n",
"المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[92, 160, 905, 219]]<|/det|>\n",
"1- يجب أن تحترم مكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة المستويات المشار إليها في الجداول 1 و 2 و 3 أدناه، والتي يتم احتسابها وفقًا للمواصفة القياسية NM. 14.2.302. كما يجب أن تحترم مكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القنااة المستويات المتعلقة بحالة السكون وحالة إيقاف التشغيل كما هو موضح في الجدول 2 أدناه. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[323, 225, 671, 245]]<|/det|>\n",
"الجدول 1: المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[137, 249, 860, 337]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء أحادية القناة</td><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء مزدوجة القناة</td></tr><tr><td>COP rated *</td><td>EER rated*</td><td>COP rated*</td><td>EER rated*</td></tr><tr><td>1.80</td><td>2.40</td><td>2.36</td><td>2.40</td></tr><tr><td>1.62</td><td>2.16</td><td>2.12</td><td>2.16</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[866, 343, 884, 353]]<|/det|>\n",
"* \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[241, 368, 880, 388]]<|/det|>\n",
"(Coefficient d'efficacité énergétique nominal) : المعامل الإسمي للنجاعة الطاقية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[380, 394, 880, 413]]<|/det|>\n",
"(Coefficient de performance nominal) : معامل الأداء الإسمي \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[384, 420, 880, 439]]<|/det|>\n",
"(Potentiel de réchauffement planétaire) : احتمالية الاحترار العالمي \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[181, 445, 816, 486]]<|/det|>\n",
"الجدول 2: المستويات المتعلقة بالحد الأقصى للاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» وحالة «السكون» لمكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[137, 491, 860, 625]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>يجب ألا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز في جميع الحالات الموافقة لحالة «إيقاف التشغيل» 1.00 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجد في حالة تتوفر فيها وظيفة التنشيط فقط، أو وظيفة التنشيط فقط مرتبطة بمؤشر وحيد يدل على أن وظيفة التنشيط مفعلة، 1.00 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون» و/أو حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجب في حالة تتوفر فيها فقط وظيفة عرض معلومة أو حالة، أو فقط عرض معلومة أو حالة مرتبطة بوظيفة إعادة التنشيط، 2 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون» و/أو حالة «الإيقاف التشغيل»</td><td>يكون الجهاز، بقدر ما يتوافق مع الاستعمال المقصود، مزودًا بحالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون» و/أو بحالة أخرى يتم فيها، عند توصيله بالتيار الكهربائي، احترام المتطلبات المطبقة فيما يخص الاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون».</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[92, 628, 905, 667]]<|/det|>\n",
"2- يجب أن تحترم مكيفات الهواء، باستثناء مكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة، المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى كما هو مشار إليها في الجدول 3 أدناه والتي يتم احتسابها وفقًا للمواصفة القياسية المغربية NM. 14.2.302. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[323, 672, 671, 692]]<|/det|>\n",
"الجدول 3: المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|> [[162, 696, 835, 777]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>SCOP*<br/>(موسم التدفئة «المتوسط»)</td><td>SEER*</td></tr><tr><td>3.4</td><td>3.6</td></tr><tr><td>3.06</td><td>3.24</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[866, 784, 884, 794]]<|/det|>\n",
"* \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[293, 810, 880, 830]]<|/det|>\n",
"(Coefficient d'efficacité énergétique saisonnier) : معامل النجاعة الطاقية الموسمي \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[390, 836, 880, 855]]<|/det|>\n",
"(Coefficient de performance saisonnier) : معامل الأداء الموسمي \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[380, 861, 880, 880]]<|/det|>\n",
"(Potentiel de réchauffement planétaire) : احتمالية الاحترار العالمي \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[92, 886, 905, 925]]<|/det|>\n",
"3- يجب أن تحترم مكيفات الهواء المستويات المشار إليها في الجدول 4 أدناه والتي يتم احتسابها وفقًا للمواصفة القياسية المغربية NM. 14.2.302.\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 1364\n",
"compression ratio: 1.75\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 19/19 [00:00<00:00, 205921.90it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_22.png\n",
"\n",
"[19/31] Processing: journal_23.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[323, 92, 672, 113]]<|/det|>\n",
"الجدول 4: المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[101, 113, 896, 386]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td rowspan=\"2\">COP rated</td><td rowspan=\"2\">EER rated</td><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء مزدهجة القناة</td><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء باستثناء مكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة</td><td rowspan=\"2\">SEER</td></tr><tr><td>COP rated</td><td>EER rated</td><td>COP rated</td><td>EER rated</td></tr><tr><td>2.04</td><td>2.60</td><td>2.60</td><td>2.60</td><td>3.80</td><td>4.60</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أكثر من 150 بالنسبة لقدرة إسمية أصغر من 6 كيلوواط</td></tr><tr><td>1.84</td><td>2.34</td><td>2.34</td><td>2.34</td><td>3.42</td><td>4.14</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أصغر أو يساوي 150 بالنسبة لقدرة إسمية أصغر من 6 كيلوواط.</td></tr><tr><td>2.04</td><td>2.60</td><td>2.60</td><td>3.80</td><td>4.30</td><td>4.30</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أكثر من 150 بالنسبة لقدرة أسمية أكبر أو تساوي 6 كيلوواط وأصغر أو تساوي 12 كيلوواط</td></tr><tr><td>1.84</td><td>2.34</td><td>3.42</td><td>3.42</td><td>3.87</td><td>3.87</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أصغر أو يساوي 150 بالنسبة لقدرة إسمية أكثر أو تساوي 6 كيلوواط وأصغر أو تساوي 12 كيلوواط</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 392, 900, 432]]<|/det|>\n",
"4- يجب أن تحترم مكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة المستويات المذكورة في الجدول 4 والمستويات المشار إليها في الجدول 5 أدناه والتي يتم احتسابها وفقاً للمواصفة القياسية المغربية NM 14.2.302. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[182, 436, 808, 479]]<|/det|>\n",
"الجدول 5: المستويات المتعلقة بالحد الأقصى للاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» وحالة «السكون» بالنسبة لمكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[97, 483, 900, 771]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>يجب ألا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز في جميع الحالات الموافقة لحالة «إيقاف التشغيل» 0.50 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجد في حالة تتوفر فيها وظيفة التشغيل فقط، أو وظيفة التشغيل فقط مرتبطة بمؤشر وحيد يدل على أن وظيفة التشغيل معقلة 0.50 واط.</td></tr><tr><td>توفر حالة «السكون» و/أو حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجب في حالة تتوفر فيها فقط وظيفة عرض معلومة أو حالة، أو فقط عرض معلومة أو حالة مرتبطة بوظيفة إعادة التشغيل، 1.00 واط.</td></tr><tr><td>تدبير الاستهلاك</td><td>يكون الجهاز، بقدر ما يتوافق مع الاستعمال المقصود، مزوداً بحالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون» و/أو بحالة أخرى يتم فيها، عند توصيله بالتيار الكهربائي، احترام المتطلبات المطبقة فيما يخص الاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون».</td></tr><tr><td></td><td>يكون الجهاز، بقدر ما يتوافق مع الاستعمال المقصود، مزدوداً بحالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون».</td></tr><tr><tr><td></td><td>في حالة «السكون»، أو في حالة «إيقاف التشغيل»، أو في حالة أخرى تحترم المتطلبات المطبقة فيما يخص استهلاك الطاقة في حالة «إيقاف التشغيل» و/أو حالة «السكون» عندما يكون موصولاً بالتيار الكهربائي، ويتم تنشيط وظيفة تدبير الاستهلاك قبل التوزيع في المصنع.</td></tr></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 1106\n",
"compression ratio: 1.42\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 5/5 [00:00<00:00, 116508.44it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_23.png\n",
"\n",
"[20/31] Processing: journal_24_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[822, 95, 999, 123]]<|/det|>\n",
"## خاصة \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[444, 145, 612, 161]]<|/det|>\n",
"### المادة الثالثة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[167, 177, 900, 194]]<|/det|>\n",
"يفوض حق نزع الملكية إلى رئيس مجلس جماعة مير اللفت. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[435, 208, 616, 225]]<|/det|>\n",
"### المادة الرابعة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[87, 240, 999, 305]]<|/det|>\n",
"يسند تنفيذ هذا المرسوم، الذي ينشر في الجريدة الرسمية، إلى وزير الداخلية ورئيس مجلس جماعة مير اللفت، كل واحد منهما فيما يخصه. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[87, 319, 820, 337]]<|/det|>\n",
"وحرب بالرباط في 24 من صفر 1446 (29 أغسطس 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[220, 357, 435, 371]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: عزيز أخنوش \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[687, 387, 860, 400]]<|/det|>\n",
"وقعه بالعطف: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[687, 417, 860, 430]]<|/det|>\n",
"وزير الداخلية، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[635, 448, 895, 462]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: عبد الوافي لفتيت. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[87, 496, 999, 564]]<|/det|>\n",
"قرار لوزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار رقم 2060.24 صادر في 19 من محرم 1446 (25 يوليو 2024) بتحديد بعض المعادلات بين الشهادات. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[310, 593, 860, 611]]<|/det|>\n",
"وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[87, 620, 999, 690]]<|/det|>\n",
"بناء على المرسوم رقم 2.01.333 الصادر في 28 من ربيع الأول 1422 (21 يونيو 2001) المتعلق بتحديد الشروط والمسطرة الخاصة بمنح معادلة شهادات التعليم العالي؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[87, 702, 999, 795]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.04.89 الصادر في 18 من ربيع الآخر 1425 (7 يونيو 2004) بتحديد اختصاص المؤسسات الجامعية وأسلاك الدراسات العليا وكذا الشهادات الوطنية المطابقة، كما وقع تغييره وتتميمه؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[87, 807, 999, 876]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.21.838 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443 (21 أكتوبر 2021) المتعلق باختصاصات وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[87, 888, 999, 932]]<|/det|>\n",
"وبعد استشارة اللجنة القطاعية للعلوم والتقنيات والهندسة والهندسة المعمارية المنعقدة بتاريخ 4 يوليو 2024،\n",
"==================================================\n",
"image size: (2378, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 728\n",
"compression ratio: 1.87\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 16/16 [00:00<00:00, 260111.88it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_24_left.png\n",
"\n",
"[21/31] Processing: journal_24_right.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[0, 95, 170, 120]]<|/det|>\n",
"نصوص \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 147, 920, 220]]<|/det|>\n",
"مرسوم رقم 2.24.717 صادر في 24 من صفر 1446 (29 أغسطس 2024)\n",
"بإعلان أن المنفعة العامة تقضي بإحداث ملعب للقرب بحي\n",
"تيرت 02 بجماعة مير اللفت بإقليم سيدي إفني وبنزع ملكية\n",
"القطعتين الأرضيتين اللازمتين لهذا الغرض. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[615, 237, 780, 255]]<|/det|>\n",
"رئيس الحكومة، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 258, 920, 312]]<|/det|>\n",
"بناء على القانون التنظيمي رقم 113.14 المتعلق بالجماعات، الصادر\n",
"بتنفيذه الظهير الشريف رقم 1.15.85 بتاريخ 20 من رمضان 1436\n",
"(7 يوليو 2015)؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 317, 920, 370]]<|/det|>\n",
"وعلى القانون رقم 7.81 المتعلق بنزع الملكية لأجل المنفعة العامة\n",
"وبالاحتلال المؤقت الصادر بتنفيذه الظهير الشريف رقم 1.81.254\n",
"بتاريخ 11 من رجب 1402 (6 ماي 1982)؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 376, 920, 411]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.82.382 الصادر في 2 رجب 1403 (16 أبريل 1983)\n",
"بتطبيق القانون رقم 7.81 المشار إليه أعلاه؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 418, 920, 454]]<|/det|>\n",
"وعلى ملف البحث الإداري المباشر من 14 فبراير إلى 15 أبريل 2024\n",
"بجماعة مير اللفت؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[495, 463, 840, 481]]<|/det|>\n",
"وباقتراح من وزير الداخلية، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[600, 485, 755, 502]]<|/det|>\n",
"رسم ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[390, 502, 530, 520]]<|/det|>\n",
"المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 526, 920, 563]]<|/det|>\n",
"يعين أن المنفعة العامة تقضي بإحداث ملعب للقرب بحي تيرت 02\n",
"بجماعة مير اللفت بإقليم سيدي إفني. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[390, 570, 530, 587]]<|/det|>\n",
"المادة الثانية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[25, 594, 920, 650]]<|/det|>\n",
"تنزع بناء على ما ذكر ملكية القطعتين الأرضيتين اللازمتين لهذا\n",
"الغرض، كما رسمت حدودها بحاشية ملونة في التصميم التجزئي\n",
"الملحق بأصل هذا المرسوم وعينتا في الجدول التالي: \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[25, 656, 915, 920]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>رقم القطعة<br/>الأرضية في<br/>التصميم<br/>واسمها</td><td>نوعيتها<br/>ومرجعها<br/>العقاري</td><td>مساحتها<br/>بالمتر<br/>المربع</td><td>أسماء وعناوين الملاكين أو المفرضين<br/>أنهم كذلك</td></tr><tr><td>1<br/>الملك المسي:<br/>«ملك ادعلي»</td><td>عارية، غير<br/>محفظة</td><td>581 م²</td><td>- ابراهيم ابردام بن الحسين<br/>- محمد ابردام بن الحسين بن الحسن</td></tr><tr><td>2<br/>الملك المسي:<br/>«المستقبل»</td><td>ستستخرج<br/>من الرسم<br/>العقاري<br/>عدد<br/>31/28748</td><td>2050 م²</td><td>- 1- محمد بن لشهب بن محمد بنسبة 24/1<br/>- 2- محمد بن لشهب بن الزيد بنسبة 24/18<br/>- 3- علي بن لشهب بن محمد بنسبة 24/1<br/>- 4- عائشة بن لشهب بنت محمد بنسبة<br/>1/24<br/>- 5- الزيد بن لشهب بن محمد بنسبة 24/1<br/>- 6- أحمد بن لشهب بن محمد بنسبة 24/1<br/>- 7- ملك بن لشهب بن محمد بنسبة 24/1</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (2386, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 1039\n",
"compression ratio: 2.66\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 14/14 [00:00<00:00, 247764.79it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_24_right.png\n",
"\n",
"[22/31] Processing: journal_25_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[440, 92, 600, 110]]<|/det|>\n",
"## المادة الثانية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[440, 122, 910, 140]]<|/det|>\n",
"ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[85, 151, 810, 170]]<|/det|>\n",
"وحبر بالرباط في 19 من محرم 1446 (25 يوليو 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[202, 187, 500, 201]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: عبد اللطيف ميراوي. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[85, 230, 960, 293]]<|/det|>\n",
"قرار لوزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار رقم 2062.24 صادر في 19 من محرم 1446 (25 يوليو 2024) بتحديد بعض المعادلات بين الشهادات. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[350, 320, 841, 338]]<|/det|>\n",
"وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[85, 345, 960, 410]]<|/det|>\n",
"بناء على المرسوم رقم 2.01.333 الصادر في 28 من ربيع الأول 1422 (21 يونيو 2001) المتعلق بتحديد الشروط والمسترة الخاصة بمنح معادلة شهادات التعليم العالي؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[85, 420, 960, 506]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.04.89 الصادر في 18 من ربيع الآخر 1425 (7 يونيو 2004) بتحديد اختصاص المؤسسات الجامعية وأسلاك الدراسات العليا وكذا الشهادات الوطنية المطابقة، كما وقع تغييره وتتميمه؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[85, 517, 960, 580]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.21.838 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443 (21 أكتوبر 2021) المتعلق باختصاصات وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[85, 591, 960, 633]]<|/det|>\n",
"وبعد استشارة اللجنة القطاعية للعلوم والتقنيات والهندسة والهندسة المعمارية المنعقدة بتاريخ 4 يوليو 2024، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[682, 641, 830, 658]]<|/det|>\n",
"قرار ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[447, 666, 608, 684]]<|/det|>\n",
"## المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[85, 695, 960, 735]]<|/det|>\n",
"تقبل لمعادلة دبلوم مهندس دولة، الشهادة التالية في Génie civil : \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[120, 747, 960, 811]]<|/det|>\n",
"- Grade d'ingénieur civil électricien, délivré en date du 26 juin 2004 par la Faculté polytechnique de Mons - Belgique. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[440, 822, 608, 839]]<|/det|>\n",
"## المادة الثانية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[440, 850, 923, 868]]<|/det|>\n",
"ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية. \n",
"\n",
"<|ref|>text_start<|/ref|><|det|>[[85, 879, 810, 898]]<|/det|>\n",
"وحبر بالرباط في 19 من محرم 1446 (25 يوليو 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[188, 916, 500, 930]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: عبد اللطيف ميراوي.\n",
"==================================================\n",
"image size: (2378, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 807\n",
"compression ratio: 2.07\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 18/18 [00:00<00:00, 183692.15it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_25_left.png\n",
"\n",
"[23/31] Processing: journal_25_right.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[621, 95, 775, 112]]<|/det|>\n",
"قرار ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[392, 120, 550, 138]]<|/det|>\n",
"## المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 149, 866, 166]]<|/det|>\n",
": تقبل ملعادلة دبلوم مهندس دولة، الشهادة التالية في Génie civil \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[68, 177, 884, 240]]<|/det|>\n",
"- Titre d’ingénieur diplôme de l’Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai, de l’Institut Mines-Télécom, délivré en date du 10 janvier 2024 - France. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[392, 252, 550, 269]]<|/det|>\n",
"## المادة الثانية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[392, 281, 824, 299]]<|/det|>\n",
"ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 310, 739, 328]]<|/det|>\n",
"وحرار بالرباط في 19 من محرم 1446 (25 يوليو 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[135, 348, 444, 362]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: عبد اللطيف ميراوي. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 392, 884, 453]]<|/det|>\n",
"قرار لوزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار رقم 2061.24 صادر في 19 من محرم 1446 (25 يوليو 2024) بتحديد بعض الملادلات بين الشهادات. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[253, 485, 775, 503]]<|/det|>\n",
"### وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 510, 884, 575]]<|/det|>\n",
"بناء على المرسوم رقم 2.01.333 الصادر في 28 من ربيع الأول 1422 (21 يونيو 2001) المتعلق بتحديد الشروط والمستطرة الخاصة بمنح معادلة شهادات التعليم العالي؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 584, 884, 671]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.04.89 الصادر في 18 من ربيع الآخر 1425 (7 يونيو 2004) بتحديد اختصاص المؤسسات الجامعية وأسلاك الدراسات العليا وكذا الشهادات الوطنية المطابقة، كما وقع تغييره وتتميمه؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 681, 884, 744]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.21.838 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443 (21 أكتوبر 2021) المتعلق باختصاصات وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 755, 884, 797]]<|/det|>\n",
"وبعد استشارة اللجنة القطاعية للعلوم والتقنيات والهندسة والهندسة المعمارية المنعقدة بتاريخ 4 يوليو 2024، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[592, 807, 775, 824]]<|/det|>\n",
"قرار ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[392, 832, 550, 850]]<|/det|>\n",
"## المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[28, 861, 884, 879]]<|/det|>\n",
": تقبل ملعادلة دبلوم مهندس دولة، الشهاة التالية في Informatique \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[68, 890, 884, 908]]<|/det|>\n",
"- Titre d’ingénieur de télécom Nancy de l’Université de \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[90, 914, 850, 931]]<|/det|>\n",
"Lorraine, délivré en date du 26 octobre 2023 - France.\n",
"==================================================\n",
"image size: (2386, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 857\n",
"compression ratio: 2.2\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 19/19 [00:00<00:00, 188396.63it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_25_right.png\n",
"\n",
"[24/31] Processing: journal_27.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[758, 95, 840, 112]]<|/det|>\n",
"قرار ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[460, 123, 545, 142]]<|/det|>\n",
"## المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[98, 153, 911, 197]]<|/det|>\n",
"تغير حدود المسلك العمومي بدوار عين الحجر الرابط بين فاس ودوار الكعدة قصد توسيع عرضه إلى حدود 20 مترا بجماعة عين البيضاء بعمالة فاس. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[457, 207, 547, 225]]<|/det|>\n",
"## المادة الثانية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[98, 236, 911, 281]]<|/det|>\n",
"تعين بناء على ما ذكر القطعة الأرضية المراد نزع ملكيتها لما تستوجبه هذه العملية كما رسمت حدودها بحواشي ملونة في التصميم الملحق بأصل هذا القرار والمبينة في الجدول أسفله: \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[99, 288, 909, 469]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>رقم القطعة في التصميم</td><td>مرجعها العقاري</td><td>مساحتها الإجمالية</td><td>أسماء الملاك أو المفروض أنهم الملاك</td><td>المساحة المراد نزع ملكيتها</td></tr><tr><td>1 - الملك المسمى عين الحجر</td><td>الرسم العقاري<br/>07/199286</td><td>71 هكتارا 81 ارا</td><td>- فائزة السودي القرشي بنت عبد الكريم<br/>- وفاء الشرايب بنت أحمد<br/>- زينة السودي القرشي بنت أحمد<br/>- سلمى السودي القرشي بنت أحمد<br/>- صوفيا السودي القرشي بنت أحمد<br/>- آمال عيوش بنت ادريس<br/>- صربة عيوش بنت ادريس<br/>- محمد خليد عيوش بن ادريس</td><td>6296 مترا مربعا</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[560, 484, 887, 504]]<|/det|>\n",
"## المادة الثالثة. - ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[98, 515, 562, 536]]<|/det|>\n",
"وحرر بجماعة عين البيضاء في 18 من رمضان 1445 (29 مارس 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[150, 556, 265, 571]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: رشيد الهرد.\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 566\n",
"compression ratio: 0.72\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 9/9 [00:00<00:00, 226040.34it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_27.png\n",
"\n",
"[25/31] Processing: journal_3.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[413, 116, 580, 153]]<|/det|>\n",
"# المحور الأول \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[369, 179, 625, 237]]<|/det|>\n",
"## وضعية حقوق الإنسان\n",
"## الموضوعاتية والفنوية \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[500, 295, 780, 320]]<|/det|>\n",
"### أولاً: دراسة الشكايات ومعالجتها \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[144, 333, 784, 465]]<|/det|>\n",
"1. تعد دراسة الشكايات ومعالجتها وتتبع مسارها إحدى المهام الأصيلة للمجلس، طبقا لمقتضيات القانون رقم 76.15 الذي خول له صلاحيات موسعة في مجال حماية حقوق الإنسان. كما أن ضمان الحماية المطلوبة لا يتوقف على مجرد تلقي الشكايات، بل كذلك على إمكانية تتبع كل حالة على حدة والتحري فيها ورصدها وتوثيقها بمختلف الوسائل المتاحة. وتأسيسا على ذلك، يمارس المجلس صلاحياته في تلقي الشكايات ودراستها وتتبع مآلها وفق الإجراءات والمساطر التي يؤطرها نظامه الداخلي، ولاسيما من خلال المواد 44 و45 و46 و47. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[144, 473, 784, 583]]<|/det|>\n",
"2. عمل المجلس ولجانه الجهوية خلال هذه السنة على وضع تدابير وإجراءات خاصة لاستقبال الوافدين من المشتريات والمشتكين، بما يقتضيه حسن استقبالهم، وتذليل الصعاب التي قد تواجههم، والعمل على معالجة تظلماتهم ودراسة طلباتهم بالعناية والسرعة والفعالية المطلوبة، مع مراعاة ظروف كل فئة ولاسيما الفئات الأولى بالرعاية كالأطفال والأشخاص في وضعية إعاقة والمسنين والأشخاص المحرومين من حريتهم والمهاجرين واللاجئين وطالبي اللجوء. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[144, 591, 784, 856]]<|/det|>\n",
"3. ارتفع عدد الشكايات التي توصل بها المجلس ولجانه الجهوية وآلياته الوطنية برسم سنة 2023 إلى 1318 شكاية وطلبا، منها 1404 شكايات وطلبات تلقتها المصالح المركزية للمجلس، في حين توصلت اللجان الجهوية بما مجموعه 1799 شكاية وطلب. وتبعا لذلك، توصلت اللجنة الجهوية بجهة بني ملال-خنيفرة بـ 127 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة كلميم-واد نون بـ 172 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة الرباط-سال-القنيطرة بـ 115 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة الشرق بـ 133 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة طنجة-تطوان-الحسيمة بـ 234 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة سوس-ماسة بـ 76 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة العيون-الساقية الحمراء بـ 106 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة الدار البيضاء-سطلات بـ 263 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة مراكش-أسفي بـ 116 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة درعة-تافيلات بـ 276 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة فاس-مكناس بـ 163 شكاية وطلبا، واللجنة الجهوية بجهة الداخلة-وادي الذهب بـ 18 شكاية وطلبا. وقد عرفت هذه السنة زيادة في عدد الشكايات المتوصل بها بنسبة 2,25 % مقارنة مع سنة 2022. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[144, 868, 810, 930]]<|/det|>\n",
"4. أما الآلية الوطنية للتظلم الخاصة بالأطفال ضحايا انتهاكات حقوق الطفل، فقد توصلت بما مجموعه 83 شكاية وطلب، بينما تلقت الآلية الوطنية الخاصة بحماية حقوق الأشخاص في وضعية إعاقة 32 شكاية وطلبا.\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 995\n",
"compression ratio: 1.27\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 7/7 [00:00<00:00, 171696.65it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_3.png\n",
"\n",
"[26/31] Processing: journal_4.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[211, 110, 780, 129]]<|/det|>\n",
"جدول توضيحي لمجموع الشكايات المتوصل بها من طرف المجلس ولجانه الجهوية وأثيته الوطنيتين \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[173, 142, 820, 770]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>النسبة المئوية (%)</td><td>عدد الشكايات</td><td>الجهة</td></tr><tr><td>42,31%</td><td>1404</td><td>مديرية الحماية</td></tr><tr><td>3,47%</td><td>115</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة الرباط-سلام-القنيطرة</td></tr><tr><td>7,93%</td><td>263</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة الدار البيضاء-سطات</td></tr><tr><td>7,05%</td><td>234</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة طنجة-تطوان-الحسيمة</td></tr><tr><td>4,91%</td><td>163</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة فاس-مكناس</td></tr><tr><td>4,01%</td><td>133</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة بجهة الشرق</td></tr><tr><td>8,32%</td><td>276</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة درعة-تافيلات</td></tr><tr><td>3,5%</td><td>116</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة مراكش-أسفي</td></tr><tr><td>3,83%</td><td>127</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة بني ملال-خنيفرة</td></tr><tr><td>2,29%</td><td>76</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة سوس-ماسة</td></tr><tr><td>5,19%</td><td>172</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة كلميم-واد نون</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 451\n",
"compression ratio: 0.58\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 60787.01it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_4.png\n",
"\n",
"[27/31] Processing: journal_5.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[167, 100, 816, 355]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>3,19%</td><td>106</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة العيون- الساقية الحمراء.</td></tr><tr><td>0,54%</td><td>18</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة الداخلة- وادي الذهب</td></tr><tr><td>2,5%</td><td>83</td><td>الآلية الوطنية للتنظيم الخاصة بالأطفال ضحايا انتهاكات حقوق الطفل</td></tr><tr><td>0,96%</td><td>32</td><td>الآلية الوطنية الخاصة بحماية حقوق الأشخاص في وضعية إعاقة</td></tr><tr><td>% 100</td><td>3318</td><td>المجموع</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>image_caption<|/ref|><|det|>[[392, 420, 590, 438]]<|/det|>\n",
"<center>رسم بياني حول الشكايات الواردة</center> \n",
"\n",
"<|ref|>image<|/ref|><|det|>[[175, 444, 808, 660]]<|/det|>\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 227\n",
"compression ratio: 0.29\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 14820.86it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 28435.96it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_5.png\n",
"\n",
"[28/31] Processing: journal_6.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[168, 97, 833, 207]]<|/det|>\n",
"5. وتنوعت الطريقة التي توصل من خلالها المجلس ولجانه الجهوية وآلياته الوطنية بالشكايات والطلبات، حيث بلغ ما تم وضعه بشكل مباشر بمقر المجلس أو لجانه 1486، وأثناء استقبال المشتكيات والمشتكيات 143 (أعد بشأنها محاضر استماع)، وعبر البريد العادي 1144، وعبر البريد الإلكتروني الخاص بالمجلس أو بالآليتين 374، وعبر الهاتف 109، وبواسطة الفاكس 62 شكاية وطلب. \n",
"\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[215, 228, 785, 246]]<|/det|>\n",
"جدول توضيحي يوضح طريقة وضع الشكايات الواردة على المجلس ولجانه الجهوية وآليته الوطنية \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[168, 246, 812, 477]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>طريقة التوصل بالشكايات</td><td>عددها</td><td>النسبة المئوية (%)</td></tr><tr><td>الوضع المباشر</td><td>1486</td><td>44,79%</td></tr><tr><td>البريد</td><td>1144</td><td>34,48%</td></tr><tr><td>البريد الإلكتروني</td><td>374</td><td>11,27%</td></tr><tr><td>الاستقبال (محاضر الاستماع)</td><td>143</td><td>4,31%</td></tr><tr><td>الهاتف</td><td>62</td><td>1,87%</td></tr><tr><td>المجموع</td><td>3318</td><td>100%</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>image_caption<|/ref|><|det|>[[373, 500, 630, 517]]<|/det|>\n",
"<center>رسم بياني يوضح طريقة التوصل بالشكايات</center> \n",
"\n",
"<|ref|>image<|/ref|><|det|>[[202, 515, 785, 750]]<|/det|>\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 421\n",
"compression ratio: 0.54\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 13706.88it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 4/4 [00:00<00:00, 54827.50it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_6.png\n",
"\n",
"[29/31] Processing: journal_7.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[168, 101, 835, 258]]<|/det|>\n",
"6. وبعد معالجة ودراسة جميع الشكايات والطلبات، تبين أن ما يناهز 994 شكاية وطلب تدخل في إطار اختصاصات المجلس تمت معالجتها واتخاذ ما يلزم بخصوصها، بالإضافة إلى 115 شكاية عالجتها الآليات الوطنيتين الخاصتين بحقوق الطفل والأشخاص في وضعية اعاقة، في حين تبين أن 1913 شكاية وطلب لا تندرج ضمن اختصاص المجلس ولجانه وآلياته تم توجيه المعين بها إلى سلك المساطر القانونية أو الإدارية، أو تمت إحالتها على الجهات المختصة، بما في ذلك 134 شكاية تمت إحالتها على مؤسسة وسيط المملكة للاختصاص، فيما تم حفظ 296 شكاية لكونها لا تحترم الشروط القانونية والواقعية لقبولها أو مجهولة المصدر، أو سبق البت فيها. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[168, 259, 835, 389]]<|/det|>\n",
"7. وحسب التصنيف الموضوعي لهذه الشكايات، بلغ عدد الشكايات المتعلقة بالحقوق المدنية والسياسية ما يناهز 343 شكاية وطلب، منها 152 شكاية تتعلق بادعاءات المس بالحق في السلامة الجسدية، و29 شكاية تتعلق بحرية الجمعيات والعمل النقابي، في حين توزعت باقي الشكايات البالغ عددها 162 على الحقوق الأخرى، ومن بينها الحق في التجمع والتظاهر وحرية الرأي والتعبير والحق في المحاكمة العادلة. أما فيما يخص الحقوق الاقتصادية والاجتماعية والثقافية والبيئية، فقد بلغ عدد الشكايات بشأنها ما مجموعه 651 شكاية وطلب. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[168, 391, 835, 520]]<|/det|>\n",
"8. وحسب التصنيف انطلاقا من حقوق بعض الفئات والمجموعات، فقد تلقى المجلس ولجانه الجهوية 276 شكاية تهم حقوق المهاجرين، و280 شكاية من نساء أو فتيات ضحايا العنف، في حين بلغ عدد الشكايات والطلبات الواردة من سجناء أو ذويهم 1312 شكاية وطلب، تتوزع على طلبات العفو والتظلم من الأحكام القضائية وطلبات الترحيل أو الاحتفاظ بنفس المؤسسة السجنية وإعادة التصنيف، وتظلمات تهم التطبيق ومتابعة الدراسة والاتصال بالعالم الخارجي وادعاءات سوء المعاملة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[168, 523, 835, 655]]<|/det|>\n",
"9. وقد عمل المجلس على دراسة هذه الشكايات جميعها دراسة دقيقة للوقوف على حقيقة الادعاءات الواردة فيها، وأحال ما يقتضي إحالته على الجهات المعنية للتحري في موضوع الانتهاكات المحتملة، مع متابعتها وصولا الى معالجتها وإشعار المشتكين بكل الإجراءات المتخذة بخصوصها. كما تم إرشاد بعضهم وتوجيههم إلى سلوك المساطر والإجراءات القانونية المخول لهم اتباعها لطرح أو متابعة إجراءات معالجة شكاياتهم أو تظلماتهم أمام الجهات المختصة باعتبارها هي وحدها المعنية بالبت فيها وكذا تبليغهم بالقرارات المتخذة بشأنها. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[168, 657, 835, 722]]<|/det|>\n",
"10. ويسجل المجلس تفاعل القطاعات الحكومية مع الشكايات التي يحيلها عليها، إلا أن هذا التفاعل ما زال يتم بدرجات تتفاوت بين قطاع وآخر، كما أن نوعية الأجوبة تبقى أغلبها ذات طبيعة عامة وتبريرية، مما يجعلها غير مقنعة بالنسبة لموضوع الادعاء. كما يسجل المجلس، في الكثير من الحالات، عدم\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 936\n",
"compression ratio: 1.2\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 5/5 [00:00<00:00, 142663.40it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_7.png\n",
"\n",
"[30/31] Processing: journal_8.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[456, 98, 523, 123]]<|/det|>\n",
"ملحق \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[128, 131, 840, 234]]<|/det|>\n",
"بالقرار المشترك لوزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات ووزير الداخلية\n",
"وزير الصناعة والتجارة رقم 2479.23 الصادر في 18 من محرم 1446 (24 يوليو 2024) المتعلق\n",
"بطلب الترخيص لتسويق الفواكه والخضروات المنتجة في إطار التجميع الفلاحي مباشرة دون\n",
"الزامية المرور عبر أسواق الجملة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[409, 238, 475, 252]]<|/det|>\n",
"******** \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[118, 264, 844, 308]]<|/det|>\n",
"نموذج طلب الترخيص لتسويق الفواكه والخضروات المنتجة في إطار التجمع الفلاحي مباشرة دون إزامية المرور\n",
"عبر أسواق الجملة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[421, 321, 536, 340]]<|/det|>\n",
"المملكة المغربية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[287, 351, 680, 371]]<|/det|>\n",
"وزارة الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[462, 381, 504, 393]]<|/det|>\n",
"**** \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[236, 409, 730, 430]]<|/det|>\n",
"طلب ترخيص لتسويق الفواكه والخضروات المنتجة في إطار التجمع \n",
"الفلاحي \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[331, 440, 636, 461]]<|/det|>\n",
"مباشرة دون إزامية المرور عبر أسواق الجملة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[481, 472, 848, 490]]<|/det|>\n",
"المديرية الجهوية للفلاحة \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[763, 501, 875, 520]]<|/det|>\n",
"تعريف المجمع: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[710, 530, 875, 548]]<|/det|>\n",
"بالنسبة للأشخاص الذاتيين: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[203, 558, 840, 576]]<|/det|>\n",
"- الاسم العائلي والشخصي: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[203, 577, 840, 595]]<|/det|>\n",
"- رقم البطاقة الوطنية للتعريف الالكترونية أو وثيقة تعريف أخرى: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[203, 597, 840, 614]]<|/det|>\n",
"- عنوان الإقامة: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[203, 616, 840, 633]]<|/det|>\n",
"- البريد الإلكتروني: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[203, 635, 840, 652]]<|/det|>\n",
"- الهاتف: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[696, 663, 875, 681]]<|/det|>\n",
"بالنسبة للأشخاص الاعتباريين: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[113, 691, 840, 708]]<|/det|>\n",
"- التسمية: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[113, 710, 840, 727]]<|/det|>\n",
"- الشكل القانوني: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[113, 729, 840, 746]]<|/det|>\n",
"- المقر الاجتماعي: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[113, 748, 840, 765]]<|/det|>\n",
"- رقم السجل التجاري أو كل مُعَرَف آخر: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[113, 767, 840, 784]]<|/det|>\n",
"- الاسم العائلي والشخصي للممثل القانوني: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[113, 786, 840, 803]]<|/det|>\n",
"- رقم وثيقة تعريف الممثل القانوني: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[113, 805, 840, 822]]<|/det|>\n",
"- البريد الإلكتروني: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[113, 824, 840, 841]]<|/det|>\n",
"- الهاتف: .......................................................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[209, 853, 875, 871]]<|/det|>\n",
"مرجع شهادة التجميع الفلاحي (الرقم والتاريخ): ................................ تاريخ انتهاء الصلاحية: ....................\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 972\n",
"compression ratio: 1.24\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 27/27 [00:00<00:00, 256213.14it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_8.png\n",
"\n",
"[31/31] Processing: journal_9.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[111, 98, 880, 135]]<|/det|>\n",
"مرجع ترخيص التسويق المباشر للفوائه والخضروات (الرقم والتاريخ)، إذا تعلق الأمر بطلب تجديد الترخيص: .................... تاريخ انتهاء الصلاحية: .................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[111, 170, 880, 208]]<|/det|>\n",
"أطلب الترخيص لي لتسويق الفواكه والخضروات المنتجة في إطار التجميع الفلاحي مباشرة دون إلزامية المرور عبر أسواق الجملة في المدن التالية: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[595, 221, 848, 237]]<|/det|>\n",
"• ................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[595, 241, 848, 256]]<|/det|>\n",
"• ................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[595, 260, 848, 275]]<|/det|>\n",
"• ................................ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[390, 285, 636, 302]]<|/det|>\n",
"وحرر ب .................... في .................... \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[465, 312, 533, 328]]<|/det|>\n",
"التوقيع: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 360, 900, 420]]<|/det|>\n",
"قرار مشترك لوزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات ووزير الداخلية ووزير الصناعة والتجارة رقم 2480.23 صادر في 18 من محرم 1446 (24 يوليو 2024) بتحديد كيفيات القيام بالتصاريح المتعلقة بالفواكه والخضروات المنتجة في إطار التجميع الفلاحي المرخص بتسويقها مباشرة دون إلزامية المرور عبر أسواق الجملة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[451, 440, 848, 460]]<|/det|>\n",
"وزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[753, 464, 848, 482]]<|/det|>\n",
"وزير الداخلية، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[690, 486, 848, 505]]<|/det|>\n",
"وزير الصناعة والتجارة، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 510, 900, 548]]<|/det|>\n",
"بناء على القانون رقم 37.21 بسن تدابير خاصة تتعلق بالتسويق المباشر للفوائه والخضروات المنتجة في إطار التجميع الفلاحي، الصادر بتنفيذه الظهير الشريف رقم 1.21.72 بتاريخ 3 ذي الحجة 1442 (14 يوليو 2021)، لا سيما المادة الرابعة منه؛ \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 554, 900, 593]]<|/det|>\n",
"وعلى المرسوم رقم 2.23.920 الصادر في 2 محرم 1446 (8 يوليو 2024) بتطبيق القانون رقم 37.21 بسن تدابير خاصة تتعلق بالتسويق الماشرف للفوائه والخضروات المنتجة في إطار التجميع الفلاحي ولا سيما المادة 12 منه، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[745, 597, 839, 615]]<|/det|>\n",
"قروا ما يلي: \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[457, 619, 540, 637]]<|/det|>\n",
"المادة الأولى \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 640, 900, 679]]<|/det|>\n",
"تعد التصاريح المشار إليها في المادة 12 من المرسوم المشار إليه أعلاه رقم 2.23.920، من طرف المجمّع المعني وفق النموذج المحدد في الملحق بهذا القرار المشترك. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 684, 900, 722]]<|/det|>\n",
"تودع التصاريح المذكورة أعلاه لدى مصلحة تلقي التصاريح الموضوعة من قبل الجماعة المعنية رهن إشارة المجمّعين، طبقاً لأحكام المادة الرابعة من القانون المشار إليه أعلاه رقم 37.21. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[126, 727, 880, 768]]<|/det|>\n",
"يجب إيداع هذه التصاريح كل ثلاثة أشهر، وذلك في اليوم الأخير من أيام العمل من الثلاثة (3) أشهر، على أبعد تقدير.\n",
"المادة الثانية \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[580, 775, 880, 795]]<|/det|>\n",
"ينشر هذا القرار المشترك بالجريدة الرسمية. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[91, 797, 460, 816]]<|/det|>\n",
"وحرر بالرباط في 18 من محرم 1446 (24 يوليو 2024). \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[275, 824, 357, 839]]<|/det|>\n",
"وزير الداخلية، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[243, 839, 386, 854]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: عبد الوافي لفتيت. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[435, 857, 562, 872]]<|/det|>\n",
"وزير الصناعة والتجارة، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[435, 872, 560, 887]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: رياض مزور. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[520, 825, 840, 840]]<|/det|>\n",
"وزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياة والغابات، \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[625, 840, 748, 855]]<|/det|>\n",
"الإمضاء: محمد صديقي.\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 1224\n",
"compression ratio: 1.57\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 26/26 [00:00<00:00, 177320.17it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_9.png\n",
"\n",
"All done! Results saved to './deepseek_output' folder.\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n"
]
}
],
"source": [
"# Setup directories\n",
"input_folder = './images'\n",
"output_folder = './deepseek_output'\n",
"\n",
"# Create output folder if it doesn't exist\n",
"os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)\n",
"\n",
"# Define prompt\n",
"prompt = \"<image>\\n<|grounding|>Convert the document to markdown. \"\n",
"\n",
"# Supported image extensions\n",
"image_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff', '.webp'}\n",
"\n",
"# Get all image files from images2 folder\n",
"image_files = []\n",
"for ext in image_extensions:\n",
" image_files.extend(Path(input_folder).glob(f'*{ext}'))\n",
" image_files.extend(Path(input_folder).glob(f'*{ext.upper()}'))\n",
"\n",
"image_files = sorted(image_files)\n",
"\n",
"if not image_files:\n",
" print(f\"No image files found in '{input_folder}' folder!\")\n",
"else:\n",
" print(f\"Found {len(image_files)} images to process\\n\")\n",
" \n",
" # Process each image\n",
" for idx, image_path in enumerate(image_files, 1):\n",
" print(f\"[{idx}/{len(image_files)}] Processing: {image_path.name}\")\n",
" \n",
" # Create output subfolder for this image\n",
" image_output_path = os.path.join(output_folder, image_path.stem)\n",
" \n",
" try:\n",
" # Run inference\n",
" res = model.infer(\n",
" tokenizer, \n",
" prompt=prompt, \n",
" image_file=str(image_path), \n",
" output_path=image_output_path, \n",
" base_size=1024, \n",
" image_size=640, \n",
" crop_mode=True, \n",
" save_results=True, \n",
" test_compress=True\n",
" )\n",
" print(f\" ✓ Completed: {image_path.name}\\n\")\n",
" \n",
" except Exception as e:\n",
" print(f\" ✗ Error processing {image_path.name}: {str(e)}\\n\")\n",
" continue\n",
" \n",
" print(f\"All done! Results saved to '{output_folder}' folder.\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "71f59c0f-a127-490f-a436-11c576c750bb",
"metadata": {},
"source": [
"### Test : deepseek using skiredj prompt is a FAIlure generate empty markdowns "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "2e31d037-1704-4dc8-b2ed-3c8b8ded8dd7",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/tqdm/auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n",
" from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n",
"You are using a model of type deepseek_vl_v2 to instantiate a model of type DeepseekOCR. This is not supported for all configurations of models and can yield errors.\n",
"You are attempting to use Flash Attention 2.0 without specifying a torch dtype. This might lead to unexpected behaviour\n",
"You are attempting to use Flash Attention 2.0 with a model not initialized on GPU. Make sure to move the model to GPU after initializing it on CPU with `model.to('cuda')`.\n",
"Some weights of DeepseekOCRForCausalLM were not initialized from the model checkpoint at ./DeepSeek-OCR and are newly initialized: ['model.vision_model.embeddings.position_ids']\n",
"You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.\n"
]
}
],
"source": [
"from transformers import AutoModel, AutoTokenizer\n",
"import torch\n",
"from pathlib import Path\n",
"import os\n",
"\n",
"os.environ[\"CUDA_VISIBLE_DEVICES\"] = \"0\"\n",
"\n",
"# --- Model ---\n",
"model_name = \"./DeepSeek-OCR\"\n",
"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)\n",
"model = AutoModel.from_pretrained(model_name, _attn_implementation='flash_attention_2', trust_remote_code=True, use_safetensors=True)\n",
"model = model.eval().cuda().to(torch.bfloat16)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"id": "ded97933-2538-4410-a512-27ed9e044f44",
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Found 31 images to process\n",
"\n",
"[1/31] Processing: journal_10.png\n",
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 1\n",
"compression ratio: 0.0\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 0it [00:00, ?it/s]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_10.png\n",
"\n",
"[2/31] Processing: journal_12.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 1\n",
"compression ratio: 0.0\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 0it [00:00, ?it/s]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_12.png\n",
"\n",
"[3/31] Processing: journal_13.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 1\n",
"compression ratio: 0.0\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 0it [00:00, ?it/s]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_13.png\n",
"\n",
"[4/31] Processing: journal_14.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"\n",
"==================================================\n",
"image size: (2382, 3368)\n",
"valid image tokens: 781\n",
"output texts tokens (valid): 1\n",
"compression ratio: 0.0\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 0it [00:00, ?it/s]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_14.png\n",
"\n",
"[5/31] Processing: journal_15_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"\n",
"==================================================\n",
"image size: (2378, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 1\n",
"compression ratio: 0.0\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 0it [00:00, ?it/s]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_15_left.png\n",
"\n",
"[6/31] Processing: journal_15_right.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"\n",
"==================================================\n",
"image size: (2386, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 1\n",
"compression ratio: 0.0\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 0it [00:00, ?it/s]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_15_right.png\n",
"\n",
"[7/31] Processing: journal_16_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"\n",
"==================================================\n",
"image size: (2378, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 1\n",
"compression ratio: 0.0\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 0it [00:00, ?it/s]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_16_left.png\n",
"\n",
"[8/31] Processing: journal_16_right.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"\n",
"==================================================\n",
"image size: (2386, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 1\n",
"compression ratio: 0.0\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 0it [00:00, ?it/s]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: journal_16_right.png\n",
"\n",
"[9/31] Processing: journal_17_left.png\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([3, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"\n",
"==================================================\n",
"image size: (2378, 6736)\n",
"valid image tokens: 390\n",
"output texts tokens (valid): 1\n",
"compression ratio: 0.0\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 0it [00:00, ?it/s]\n"
]
},
{
"ename": "KeyboardInterrupt",
"evalue": "",
"output_type": "error",
"traceback": [
"\u001b[31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[39m",
"\u001b[31mKeyboardInterrupt\u001b[39m Traceback (most recent call last)",
"\u001b[36mCell\u001b[39m\u001b[36m \u001b[39m\u001b[32mIn[14]\u001b[39m\u001b[32m, line 37\u001b[39m\n\u001b[32m 33\u001b[39m image_output_path = os.path.join(output_folder, image_path.stem)\n\u001b[32m 35\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 36\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Run inference\u001b[39;00m\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m37\u001b[39m res = \u001b[43mmodel\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43minfer\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 38\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtokenizer\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\n\u001b[32m 39\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mprompt\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mprompt\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\n\u001b[32m 40\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mimage_file\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mstr\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mimage_path\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\n\u001b[32m 41\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43moutput_path\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mimage_output_path\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\n\u001b[32m 42\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mbase_size\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[32;43m1024\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\n\u001b[32m 43\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mimage_size\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[32;43m640\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\n\u001b[32m 44\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mcrop_mode\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mTrue\u001b[39;49;00m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\n\u001b[32m 45\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43msave_results\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mTrue\u001b[39;49;00m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\n\u001b[32m 46\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtest_compress\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mTrue\u001b[39;49;00m\n\u001b[32m 47\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 48\u001b[39m \u001b[38;5;28mprint\u001b[39m(\u001b[33mf\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33m ✓ Completed: \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mimage_path.name\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;130;01m\\n\u001b[39;00m\u001b[33m\"\u001b[39m)\n\u001b[32m 50\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mException\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m e:\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/DeepSeek-OCR/modeling_deepseekocr.py:1037\u001b[39m, in \u001b[36mDeepseekOCRForCausalLM.infer\u001b[39m\u001b[34m(self, tokenizer, prompt, image_file, output_path, base_size, image_size, crop_mode, test_compress, save_results, eval_mode)\u001b[39m\n\u001b[32m 1034\u001b[39m plt.savefig(\u001b[33mf\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00moutput_path\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[33m/geo.jpg\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m)\n\u001b[32m 1035\u001b[39m plt.close()\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1037\u001b[39m \u001b[43mresult\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43msave\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[33;43mf\u001b[39;49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[38;5;132;43;01m{\u001b[39;49;00m\u001b[43moutput_path\u001b[49m\u001b[38;5;132;43;01m}\u001b[39;49;00m\u001b[33;43m/result_with_boxes.jpg\u001b[39;49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/PIL/Image.py:2588\u001b[39m, in \u001b[36mImage.save\u001b[39m\u001b[34m(self, fp, format, **params)\u001b[39m\n\u001b[32m 2585\u001b[39m fp = cast(IO[\u001b[38;5;28mbytes\u001b[39m], fp)\n\u001b[32m 2587\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m2588\u001b[39m \u001b[43msave_handler\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mfp\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mfilename\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 2589\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mException\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 2590\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m open_fp:\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/PIL/JpegImagePlugin.py:850\u001b[39m, in \u001b[36m_save\u001b[39m\u001b[34m(im, fp, filename)\u001b[39m\n\u001b[32m 845\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 846\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# The EXIF info needs to be written as one block, + APP1, + one spare byte.\u001b[39;00m\n\u001b[32m 847\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Ensure that our buffer is big enough. Same with the icc_profile block.\u001b[39;00m\n\u001b[32m 848\u001b[39m bufsize = \u001b[38;5;28mmax\u001b[39m(\u001b[38;5;28mlen\u001b[39m(exif) + \u001b[32m5\u001b[39m, \u001b[38;5;28mlen\u001b[39m(extra) + \u001b[32m1\u001b[39m)\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m850\u001b[39m \u001b[43mImageFile\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_save\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 851\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mim\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mfp\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[43mImageFile\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_Tile\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[33;43mjpeg\u001b[39;49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[32;43m0\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[32;43m0\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m+\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mim\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43msize\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[32;43m0\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mrawmode\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mbufsize\u001b[49m\n\u001b[32m 852\u001b[39m \u001b[43m\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/PIL/ImageFile.py:646\u001b[39m, in \u001b[36m_save\u001b[39m\u001b[34m(im, fp, tile, bufsize)\u001b[39m\n\u001b[32m 644\u001b[39m fh = fp.fileno()\n\u001b[32m 645\u001b[39m fp.flush()\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m646\u001b[39m \u001b[43m_encode_tile\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mim\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mfp\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtile\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mbufsize\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mfh\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 647\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m (\u001b[38;5;167;01mAttributeError\u001b[39;00m, io.UnsupportedOperation) \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m exc:\n\u001b[32m 648\u001b[39m _encode_tile(im, fp, tile, bufsize, \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m, exc)\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/PIL/ImageFile.py:681\u001b[39m, in \u001b[36m_encode_tile\u001b[39m\u001b[34m(im, fp, tile, bufsize, fh, exc)\u001b[39m\n\u001b[32m 678\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 679\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# slight speedup: compress to real file object\u001b[39;00m\n\u001b[32m 680\u001b[39m \u001b[38;5;28;01massert\u001b[39;00m fh \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m681\u001b[39m errcode = \u001b[43mencoder\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mencode_to_file\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mfh\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mbufsize\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 682\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m errcode < \u001b[32m0\u001b[39m:\n\u001b[32m 683\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m _get_oserror(errcode, encoder=\u001b[38;5;28;01mTrue\u001b[39;00m) \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34;01mexc\u001b[39;00m\n",
"\u001b[31mKeyboardInterrupt\u001b[39m: "
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"Traceback (most recent call last):\n",
"Exception ignored in: 'zmq.backend.cython._zmq.Frame.__dealloc__'\n",
"Traceback (most recent call last):\n",
" File \"zmq/backend/cython/_zmq.py\", line 179, in zmq.backend.cython._zmq._check_rc\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py\", line 3171, in _run_cell\n",
" result = runner(coro)\n",
" ^^^^^^^^^^^^\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/async_helpers.py\", line 128, in _pseudo_sync_runner\n",
" coro.send(None)\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py\", line 3413, in run_cell_async\n",
" self._format_exception_for_storage(result.error_in_exec)\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py\", line 3467, in _format_exception_for_storage\n",
" stb = self.InteractiveTB.structured_traceback(\n",
" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py\", line 1185, in structured_traceback\n",
" return FormattedTB.structured_traceback(\n",
" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py\", line 1056, in structured_traceback\n",
" return VerboseTB.structured_traceback(\n",
" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py\", line 864, in structured_traceback\n",
" formatted_exceptions: list[list[str]] = self.format_exception_as_a_whole(\n",
" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py\", line 749, in format_exception_as_a_whole\n",
" records = self.get_records(etb, context, tb_offset) if etb else []\n",
" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py\", line 822, in get_records\n",
" mod = inspect.getmodule(cf.tb_frame)\n",
" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n",
" File \"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/inspect.py\", line 1003, in getmodule\n",
" return sys.modules.get(modulesbyfile[file])\n",
" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n",
"KeyboardInterrupt\n",
"\n",
"During handling of the above exception, another exception occurred:\n",
"\n",
"Traceback (most recent call last):\n",
" File \"zmq/backend/cython/_zmq.py\", line 179, in zmq.backend.cython._zmq._check_rc\n",
" PyErr_CheckSignals()\n",
" ^^^^^^^^^^^\n",
"KeyboardInterrupt\n",
"KeyboardInterrupt: \n"
]
},
{
"ename": "KeyboardInterrupt",
"evalue": "",
"output_type": "error",
"traceback": [
"\u001b[31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[39m",
"\u001b[31mKeyboardInterrupt\u001b[39m Traceback (most recent call last)",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/async_helpers.py:128\u001b[39m, in \u001b[36m_pseudo_sync_runner\u001b[39m\u001b[34m(coro)\u001b[39m\n\u001b[32m 120\u001b[39m \u001b[38;5;250m\u001b[39m\u001b[33;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m 121\u001b[39m \u001b[33;03mA runner that does not really allow async execution, and just advance the coroutine.\u001b[39;00m\n\u001b[32m 122\u001b[39m \n\u001b[32m (...)\u001b[39m\u001b[32m 125\u001b[39m \u001b[33;03mCredit to Nathaniel Smith\u001b[39;00m\n\u001b[32m 126\u001b[39m \u001b[33;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m 127\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m128\u001b[39m \u001b[43mcoro\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43msend\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mNone\u001b[39;49;00m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 129\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mStopIteration\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m exc:\n\u001b[32m 130\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m exc.value\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:3413\u001b[39m, in \u001b[36mInteractiveShell.run_cell_async\u001b[39m\u001b[34m(self, raw_cell, store_history, silent, shell_futures, transformed_cell, preprocessing_exc_tuple, cell_id)\u001b[39m\n\u001b[32m 3409\u001b[39m exec_count = \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.execution_count\n\u001b[32m 3410\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m result.error_in_exec:\n\u001b[32m 3411\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Store formatted traceback and error details\u001b[39;00m\n\u001b[32m 3412\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.history_manager.exceptions[exec_count] = (\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m3413\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_format_exception_for_storage\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mresult\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43merror_in_exec\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 3414\u001b[39m )\n\u001b[32m 3416\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Each cell is a *single* input, regardless of how many lines it has\u001b[39;00m\n\u001b[32m 3417\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.execution_count += \u001b[32m1\u001b[39m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:3467\u001b[39m, in \u001b[36mInteractiveShell._format_exception_for_storage\u001b[39m\u001b[34m(self, exception, filename, running_compiled_code)\u001b[39m\n\u001b[32m 3464\u001b[39m stb = evalue._render_traceback_()\n\u001b[32m 3465\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 3466\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Otherwise, use InteractiveTB to format the traceback.\u001b[39;00m\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m3467\u001b[39m stb = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mInteractiveTB\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mstructured_traceback\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 3468\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43metype\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mevalue\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtb\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtb_offset\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[32;43m1\u001b[39;49m\n\u001b[32m 3469\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 3470\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mException\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 3471\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# In case formatting fails, fallback to Python's built-in formatting.\u001b[39;00m\n\u001b[32m 3472\u001b[39m stb = traceback.format_exception(etype, evalue, tb)\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py:1185\u001b[39m, in \u001b[36mAutoFormattedTB.structured_traceback\u001b[39m\u001b[34m(self, etype, evalue, etb, tb_offset, context)\u001b[39m\n\u001b[32m 1183\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 1184\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.tb = etb\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1185\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43mFormattedTB\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mstructured_traceback\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 1186\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43metype\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mevalue\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43metb\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtb_offset\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mcontext\u001b[49m\n\u001b[32m 1187\u001b[39m \u001b[43m\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py:1056\u001b[39m, in \u001b[36mFormattedTB.structured_traceback\u001b[39m\u001b[34m(self, etype, evalue, etb, tb_offset, context)\u001b[39m\n\u001b[32m 1053\u001b[39m mode = \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.mode\n\u001b[32m 1054\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m mode \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.verbose_modes:\n\u001b[32m 1055\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Verbose modes need a full traceback\u001b[39;00m\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1056\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43mVerboseTB\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mstructured_traceback\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 1057\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43metype\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mevalue\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43metb\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtb_offset\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mcontext\u001b[49m\n\u001b[32m 1058\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 1059\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melif\u001b[39;00m mode == \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mDocs\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m:\n\u001b[32m 1060\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# return DocTB\u001b[39;00m\n\u001b[32m 1061\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m DocTB(\n\u001b[32m 1062\u001b[39m theme_name=\u001b[38;5;28mself\u001b[39m._theme_name,\n\u001b[32m 1063\u001b[39m call_pdb=\u001b[38;5;28mself\u001b[39m.call_pdb,\n\u001b[32m (...)\u001b[39m\u001b[32m 1071\u001b[39m etype, evalue, etb, tb_offset, \u001b[32m1\u001b[39m\n\u001b[32m 1072\u001b[39m ) \u001b[38;5;66;03m# type: ignore[arg-type]\u001b[39;00m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py:864\u001b[39m, in \u001b[36mVerboseTB.structured_traceback\u001b[39m\u001b[34m(self, etype, evalue, etb, tb_offset, context)\u001b[39m\n\u001b[32m 855\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34mstructured_traceback\u001b[39m(\n\u001b[32m 856\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m,\n\u001b[32m 857\u001b[39m etype: \u001b[38;5;28mtype\u001b[39m,\n\u001b[32m (...)\u001b[39m\u001b[32m 861\u001b[39m context: \u001b[38;5;28mint\u001b[39m = \u001b[32m5\u001b[39m,\n\u001b[32m 862\u001b[39m ) -> \u001b[38;5;28mlist\u001b[39m[\u001b[38;5;28mstr\u001b[39m]:\n\u001b[32m 863\u001b[39m \u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[33;03m\"\"\"Return a nice text document describing the traceback.\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m864\u001b[39m formatted_exceptions: \u001b[38;5;28mlist\u001b[39m[\u001b[38;5;28mlist\u001b[39m[\u001b[38;5;28mstr\u001b[39m]] = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mformat_exception_as_a_whole\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 865\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43metype\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mevalue\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43metb\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mcontext\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtb_offset\u001b[49m\n\u001b[32m 866\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 868\u001b[39m termsize = \u001b[38;5;28mmin\u001b[39m(\u001b[32m75\u001b[39m, get_terminal_size()[\u001b[32m0\u001b[39m])\n\u001b[32m 869\u001b[39m theme = theme_table[\u001b[38;5;28mself\u001b[39m._theme_name]\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py:749\u001b[39m, in \u001b[36mVerboseTB.format_exception_as_a_whole\u001b[39m\u001b[34m(self, etype, evalue, etb, context, tb_offset)\u001b[39m\n\u001b[32m 747\u001b[39m \u001b[38;5;28;01massert\u001b[39;00m \u001b[38;5;28misinstance\u001b[39m(tb_offset, \u001b[38;5;28mint\u001b[39m)\n\u001b[32m 748\u001b[39m head = \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.prepare_header(\u001b[38;5;28mstr\u001b[39m(etype), \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.long_header)\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m749\u001b[39m records = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mget_records\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43metb\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mcontext\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtb_offset\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m etb \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m []\n\u001b[32m 751\u001b[39m frames = []\n\u001b[32m 752\u001b[39m skipped = \u001b[32m0\u001b[39m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/ultratb.py:822\u001b[39m, in \u001b[36mVerboseTB.get_records\u001b[39m\u001b[34m(self, etb, context, tb_offset)\u001b[39m\n\u001b[32m 820\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mwhile\u001b[39;00m cf \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 821\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m822\u001b[39m mod = \u001b[43minspect\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mgetmodule\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mcf\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mtb_frame\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 823\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m mod \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 824\u001b[39m mod_name = mod.\u001b[34m__name__\u001b[39m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/inspect.py:1003\u001b[39m, in \u001b[36mgetmodule\u001b[39m\u001b[34m(object, _filename)\u001b[39m\n\u001b[32m 1001\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m\n\u001b[32m 1002\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m file \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m modulesbyfile:\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1003\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43msys\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mmodules\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mget\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mmodulesbyfile\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[43mfile\u001b[49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 1004\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Update the filename to module name cache and check yet again\u001b[39;00m\n\u001b[32m 1005\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Copy sys.modules in order to cope with changes while iterating\u001b[39;00m\n\u001b[32m 1006\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mfor\u001b[39;00m modname, module \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m sys.modules.copy().items():\n",
"\u001b[31mKeyboardInterrupt\u001b[39m: "
]
}
],
"source": [
"# Setup directories\n",
"input_folder = './images'\n",
"output_folder = './DS_output_prompt_skirdj_2'\n",
"\n",
"# Create output folder if it doesn't exist\n",
"os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)\n",
"\n",
"# Define prompt\n",
"prompt = \"<image>\\n<|grounding|>\\n\\nExtract all visible text from this document image following these rules:\\n\\n0. Exhaustivity\\n- OCR all text faithfully without omitting or altering ANY word or detail.\\n\\n1. Line Breaks\\n- Preserve line breaks ONLY when:\\n * A sentence ends with a period, question mark, or exclamation mark followed by a newline.\\n * A heading/title is separated from body text.\\n- ALWAYS insert a line break after subtitles beginning with: المادة / الفصل / الباب.\\n Examples:\\n المادة الثانية\\n الفصل 2\\n الباب الثالث\\n- In all other cases, merge text into continuous paragraphs for readability.\\n\\n2. Tables\\n- If tables exist, convert them into clean valid Markdown table syntax.\\n\\n3. Ignore Content\\n- Do NOT OCR:\\n * Headers at the top of the page (e.g., journal name like \\\"الجريدة الرسمية\\\", issue numbers, dates)\\n * Footers or page numbers\\n * Any number located at the extreme bottom edge of the page\\n\\n4. Subtitle Rules\\n- Subtitles are ONLY lines beginning with: المادة / الفصل\\n- Before subtitles, prepend Markdown headers:\\n * الفصل → ##فصل\\n * المادة → ###مادة\\n- Always add a line break AFTER each subtitle line.\\n- NEVER use a single # heading.\\n\\n5. Two-Column Pages\\n- If layout has two vertical columns, read RIGHT column first, then LEFT column.\\n- Do NOT apply this rule to tables — only to page layout.\\n\\n6. Keep All Dots\\n- If text contains sequences of dots (e.g., \\\"....\\\"), keep ALL dots exactly as printed. Do not remove or shorten them.\\n\\nGoal output format: clean, readable Markdown that respects Arabic legal document formatting and hierarchy.\"\n",
"\n",
"\n",
"# Supported image extensions\n",
"image_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff', '.webp'}\n",
"\n",
"# Get all image files from images2 folder\n",
"image_files = []\n",
"for ext in image_extensions:\n",
" image_files.extend(Path(input_folder).glob(f'*{ext}'))\n",
" image_files.extend(Path(input_folder).glob(f'*{ext.upper()}'))\n",
"\n",
"image_files = sorted(image_files)\n",
"\n",
"if not image_files:\n",
" print(f\"No image files found in '{input_folder}' folder!\")\n",
"else:\n",
" print(f\"Found {len(image_files)} images to process\\n\")\n",
" \n",
" # Process each image\n",
" for idx, image_path in enumerate(image_files, 1):\n",
" print(f\"[{idx}/{len(image_files)}] Processing: {image_path.name}\")\n",
" \n",
" # Create output subfolder for this image\n",
" image_output_path = os.path.join(output_folder, image_path.stem)\n",
" \n",
" try:\n",
" # Run inference\n",
" res = model.infer(\n",
" tokenizer, \n",
" prompt=prompt, \n",
" image_file=str(image_path), \n",
" output_path=image_output_path, \n",
" base_size=1024, \n",
" image_size=640, \n",
" crop_mode=True, \n",
" save_results=True, \n",
" test_compress=True\n",
" )\n",
" print(f\" ✓ Completed: {image_path.name}\\n\")\n",
" \n",
" except Exception as e:\n",
" print(f\" ✗ Error processing {image_path.name}: {str(e)}\\n\")\n",
" continue\n",
" \n",
" print(f\"All done! Results saved to '{output_folder}' folder.\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "792563a8-d14b-4b68-91f9-309eb2ee1a0f",
"metadata": {},
"source": [
"## test tables only "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "c0c84de9-fcf5-4a91-bd24-a4e46996eebb",
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Found 20 images to process\n",
"\n",
"[1/20] Processing: 1.PNG\n",
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[160, 16, 840, 40]]<|/det|>\n",
"جدول توضيحي لمجموع الشكايات المتوصل بها من طرف المجلس ولجانه الجهوية والبيته الوطنيتين \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[113, 65, 890, 970]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>النسبة المئوية (%)</td><td>عدد الشكايات</td><td>الجهة</td></tr><tr><td>42,31 %</td><td>1404</td><td>مديرية الحماية</td></tr><tr><td>3,47%</td><td>115</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة الرباط-سلام-القنيطرة</td></tr><tr><td>7,93%</td><td>263</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة الدار البيضاء-سطات</td></tr><tr><td>7,05%</td><td>234</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة طنجة-تطوان-الحسيمة</td></tr><tr><td>4,91%</td><td>163</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة فاس-مكناس</td></tr><tr><td>4,01%</td><td>133</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة بجهة الشرق</td></tr><tr><td>8,32%</td><td>276</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة درعة-تافياللت</td></tr><tr><td>3,5%</td><td>116</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة مراكش-أسفي</td></tr><tr><td>3,83%</td><td>127</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة بني ملال-خنيفرة</td></tr><tr><td>2,29%</td><td>76</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة سوس-ماسة</td></tr><tr><td>5,19%</td><td>172</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة كلميم-واد نون</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (713, 840)\n",
"valid image tokens: 617\n",
"output texts tokens (valid): 450\n",
"compression ratio: 0.73\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 54471.48it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 1.PNG\n",
"\n",
"[2/20] Processing: 1.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[160, 16, 840, 40]]<|/det|>\n",
"جدول توضيحي لمجموع الشكايات المتوصل بها من طرف المجلس ولجانه الجهوية والبيته الوطنيتين \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[113, 65, 890, 970]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>النسبة المئوية (%)</td><td>عدد الشكايات</td><td>الجهة</td></tr><tr><td>42,31 %</td><td>1404</td><td>مديرية الحماية</td></tr><tr><td>3,47%</td><td>115</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة الرباط-سلام-القنيطرة</td></tr><tr><td>7,93%</td><td>263</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة الدار البيضاء-سطات</td></tr><tr><td>7,05%</td><td>234</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة طنجة-تطوان-الحسيمة</td></tr><tr><td>4,91%</td><td>163</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة فاس-مكناس</td></tr><tr><td>4,01%</td><td>133</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة بجهة الشرق</td></tr><tr><td>8,32%</td><td>276</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة درعة-تافياللت</td></tr><tr><td>3,5%</td><td>116</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة مراكش-أسفي</td></tr><tr><td>3,83%</td><td>127</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة بني ملال-خنيفرة</td></tr><tr><td>2,29%</td><td>76</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة سوس-ماسة</td></tr><tr><td>5,19%</td><td>172</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة كلميم-واد نون</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (713, 840)\n",
"valid image tokens: 617\n",
"output texts tokens (valid): 450\n",
"compression ratio: 0.73\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 28630.06it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 1.PNG\n",
"\n",
"[3/20] Processing: 10.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[360, 4, 690, 30]]<|/det|>\n",
"الجدول 4: المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[49, 35, 950, 420]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء بأحادية القناة</td><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء مزودجة القناة</td><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء باستثناء مكيفات الهواء أحادية ومزودجة القناة</td><td rowspan=\"2\">SEER</td></tr><tr><td>COP rated</td><td>EER rated</td><td>COP rated</td><td>EER rated</td><td>SCOP (موسم التدفئة «المتوسط»)</td><td></td></tr><tr><td>2.04</td><td>2.60</td><td>2.60</td><td>2.60</td><td>3.80</td><td>4.60</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أكثر من 150 بالنسبة للفترة إسمية أصغر من 6 كيلوواط</td></tr><tr><td>1.84</td><td>2.34</td><td>2.34</td><td>2.34</td><td>3.42</td><td>4.14</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أصغر أو يساوي 150 بالنسبة للفترة إسمية أصغر من 6 كيلوواط.</td></tr><tr><td>2.04</td><td>2.60</td><td>2.60</td><td>3.80</td><td>4.30</td><td>4.30</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أكثر من 150 بالنسبة للفترة أوساوي 6 كيلوواط وأصغر أو تساوي 12 كيلوواط</td></tr><tr><td>1.84</td><td>2.34</td><td>3.42</td><td>3.42</td><td>3.87</td><td>3.87</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أصغر أو يساوي 150 بالنسبة للفترة إسمية أكثر أو تساوي 6 كيلوواط وأصغر أو تساوي 12 كيلواط</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[40, 430, 954, 490]]<|/det|>\n",
"4- يجب أن تحترم مكيفات الهواء أحادية ومزودجة القناة المستويات المذكورة في الجدول 4 والمستويات المشار إليها في الجدول 5 أدناه والتي يتم احتسابها وفقاً للمواصفة القياسية المغربية NM 14.2.302. \n",
"\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[150, 500, 800, 554]]<|/det|>\n",
"الجدول 5: المستويات المتعلقة بالحد الأقصى للاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» وحالة «السكون» بالنسبة لمكيفات الهواء أحادية ومزودجة القناة \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[49, 559, 950, 978]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>يجب ألا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز في جميع الحالات الموافقة لحالة «إيقاف التشغيل» 0.50 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجد في حالة تتوفر فيها فقط وظيفة عرض معلومة أو حالة، أو فقط عرض معلومة أو حالة مرتبطة بوظيفة إعادة التشغيل 1.00 واط.</td></tr><tr><td>توفر حالة «السكون» و/أو «إيقاف التشغيل»</td><td>يكون الجهاز، بقدر ما يتوافق مع الاستعمال المقصود. مزوداً بحالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون» و/أو بحالة أخرى يتم فيها، عند توصيله بالتيار الكهربائي، احترام المطلبات المطبقة فيما يخص الاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون».</td></tr><tr><td>تدبير الاستهلاك</td><td>يكون الجهاز، بقدر ما يتوافق مع الاستعمال المقصود، مزوداً بوظيفة تدبير الاستهلاك، أو بوظيفة مماثلة، التي تقوم، إذا كان الجهاز لا يؤدي وظيفته الرئيسية، أو لا يوجد منتج آخر مسببات للطاقة يعتمد على وظائفه، بوضعه تلقائيًا، بعد أقصى وقت ممكن في توافق مع الاستعمال المقصود: - في حالة «السكون»، أو - في حالة «إيقاف التشغيل»، أو - في حالة أخرى تحترم المطلبات المطبقة فيما يخص استهلاك الطاقة في حالة «إيقاف التشغيل» و/أو حالة «السكون» عندما يكون موصولا بالتيار الكهربائي، ويتم تنشيط وظيفة تدبير الاستهلاك قبل التوزيع في المصنع.</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (693, 762)\n",
"valid image tokens: 632\n",
"output texts tokens (valid): 1101\n",
"compression ratio: 1.74\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 5/5 [00:00<00:00, 141699.46it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 10.PNG\n",
"\n",
"[4/20] Processing: 10.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[360, 4, 690, 30]]<|/det|>\n",
"الجدول 4: المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[49, 35, 950, 420]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء بأحادية القناة</td><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء مزودجة القناة</td><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء باستثناء مكيفات الهواء أحادية ومزودجة القناة</td><td rowspan=\"2\">SEER</td></tr><tr><td>COP rated</td><td>EER rated</td><td>COP rated</td><td>EER rated</td><td>SCOP (موسم التدفئة «المتوسط»)</td><td></td></tr><tr><td>2.04</td><td>2.60</td><td>2.60</td><td>2.60</td><td>3.80</td><td>4.60</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أكثر من 150 بالنسبة للفترة إسمية أصغر من 6 كيلوواط</td></tr><tr><td>1.84</td><td>2.34</td><td>2.34</td><td>2.34</td><td>3.42</td><td>4.14</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أصغر أو يساوي 150 بالنسبة للفترة إسمية أصغر من 6 كيلوواط.</td></tr><tr><td>2.04</td><td>2.60</td><td>2.60</td><td>3.80</td><td>4.30</td><td>4.30</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أكثر من 150 بالنسبة للفترة أوساوي 6 كيلوواط وأصغر أو تساوي 12 كيلوواط</td></tr><tr><td>1.84</td><td>2.34</td><td>3.42</td><td>3.42</td><td>3.87</td><td>3.87</td><td>إذا كان PRP لغاز التبريد أصغر أو يساوي 150 بالنسبة للفترة إسمية أكثر أو تساوي 6 كيلوواط وأصغر أو تساوي 12 كيلواط</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[40, 430, 954, 490]]<|/det|>\n",
"4- يجب أن تحترم مكيفات الهواء أحادية ومزودجة القناة المستويات المذكورة في الجدول 4 والمستويات المشار إليها في الجدول 5 أدناه والتي يتم احتسابها وفقاً للمواصفة القياسية المغربية NM 14.2.302. \n",
"\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[150, 500, 800, 554]]<|/det|>\n",
"الجدول 5: المستويات المتعلقة بالحد الأقصى للاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» وحالة «السكون» بالنسبة لمكيفات الهواء أحادية ومزودجة القناة \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[49, 559, 950, 978]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>يجب ألا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز في جميع الحالات الموافقة لحالة «إيقاف التشغيل» 0.50 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجد في حالة تتوفر فيها فقط وظيفة عرض معلومة أو حالة، أو فقط عرض معلومة أو حالة مرتبطة بوظيفة إعادة التشغيل 1.00 واط.</td></tr><tr><td>توفر حالة «السكون» و/أو «إيقاف التشغيل»</td><td>يكون الجهاز، بقدر ما يتوافق مع الاستعمال المقصود. مزوداً بحالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون» و/أو بحالة أخرى يتم فيها، عند توصيله بالتيار الكهربائي، احترام المطلبات المطبقة فيما يخص الاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون».</td></tr><tr><td>تدبير الاستهلاك</td><td>يكون الجهاز، بقدر ما يتوافق مع الاستعمال المقصود، مزوداً بوظيفة تدبير الاستهلاك، أو بوظيفة مماثلة، التي تقوم، إذا كان الجهاز لا يؤدي وظيفته الرئيسية، أو لا يوجد منتج آخر مسببات للطاقة يعتمد على وظائفه، بوضعه تلقائيًا، بعد أقصى وقت ممكن في توافق مع الاستعمال المقصود: - في حالة «السكون»، أو - في حالة «إيقاف التشغيل»، أو - في حالة أخرى تحترم المطلبات المطبقة فيما يخص استهلاك الطاقة في حالة «إيقاف التشغيل» و/أو حالة «السكون» عندما يكون موصولا بالتيار الكهربائي، ويتم تنشيط وظيفة تدبير الاستهلاك قبل التوزيع في المصنع.</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (693, 762)\n",
"valid image tokens: 632\n",
"output texts tokens (valid): 1101\n",
"compression ratio: 1.74\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 5/5 [00:00<00:00, 136178.70it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 10.PNG\n",
"\n",
"[5/20] Processing: 2.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[85, 20, 925, 470]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>3,19%</td><td>106</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة العيون-الساقية الحمراء.</td></tr><tr><td>0,54%</td><td>18</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة الداخلة-وادي الذهب</td></tr><tr><td>2,5%</td><td>83</td><td>الآلية الوطنية للتظلم الخاصة بالأطفال ضحايا انتهاكات حقوق الطفل</td></tr><tr><td>0,96%</td><td>32</td><td>الآلية الوطنية الخاصة بحماية حقوق الأشخاص في وضعية إعاقة</td></tr><tr><td>% 100</td><td>3318</td><td>المجموع</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>image_caption<|/ref|><|det|>[[377, 575, 633, 600]]<|/det|>\n",
"<center>رسم بياني حول الشكايات الواردة</center>\n",
"==================================================\n",
"image size: (798, 839)\n",
"valid image tokens: 643\n",
"output texts tokens (valid): 209\n",
"compression ratio: 0.33\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 72315.59it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 2.PNG\n",
"\n",
"[6/20] Processing: 2.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[85, 20, 925, 470]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>3,19%</td><td>106</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة العيون-الساقية الحمراء.</td></tr><tr><td>0,54%</td><td>18</td><td>اللجنة الجهوية لحقوق الإنسان بجهة الداخلة-وادي الذهب</td></tr><tr><td>2,5%</td><td>83</td><td>الآلية الوطنية للتظلم الخاصة بالأطفال ضحايا انتهاكات حقوق الطفل</td></tr><tr><td>0,96%</td><td>32</td><td>الآلية الوطنية الخاصة بحماية حقوق الأشخاص في وضعية إعاقة</td></tr><tr><td>% 100</td><td>3318</td><td>المجموع</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>image_caption<|/ref|><|det|>[[377, 575, 633, 600]]<|/det|>\n",
"<center>رسم بياني حول الشكايات الواردة</center>\n",
"==================================================\n",
"image size: (798, 839)\n",
"valid image tokens: 643\n",
"output texts tokens (valid): 209\n",
"compression ratio: 0.33\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 72315.59it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 2.PNG\n",
"\n",
"[7/20] Processing: 3.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[158, 42, 849, 66]]<|/det|>\n",
"جدول توضيحي يوضح طريقة وضع الشكايات الواردة على المجلس ولجانه الجهوية وآليته الوطنية \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[100, 65, 880, 444]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>النسبة المئوية (%)</td><td>عددها</td><td>طريقة التوصل بالشكايات</td></tr><tr><td>44,79%</td><td>1486</td><td>الوضع المباشر</td></tr><tr><td>34,48%</td><td>1144</td><td>البريد</td></tr><tr><td>11,27%</td><td>374</td><td>البريد الإلكتروني</td></tr><tr><td>4,31%</td><td>143</td><td>الاستقبال (محاضر الاستماع)</td></tr><tr><td>1,87%</td><td>62</td><td>الهاتف</td></tr><tr><td>100%</td><td>3318</td><td>المجموع</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>image_caption<|/ref|><|det|>[[348, 483, 660, 508]]<|/det|>\n",
"<center>رسم بياني يوضح طريقة التوصل بالشكايات</center> \n",
"\n",
"<|ref|>image<|/ref|><|det|>[[245, 510, 748, 884]]<|/det|>\n",
"==================================================\n",
"image size: (708, 752)\n",
"valid image tokens: 641\n",
"output texts tokens (valid): 268\n",
"compression ratio: 0.42\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 26546.23it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 3/3 [00:00<00:00, 82241.25it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 3.PNG\n",
"\n",
"[8/20] Processing: 3.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table_caption<|/ref|><|det|>[[158, 42, 849, 66]]<|/det|>\n",
"جدول توضيحي يوضح طريقة وضع الشكايات الواردة على المجلس ولجانه الجهوية وآليته الوطنية \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[100, 65, 880, 444]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>النسبة المئوية (%)</td><td>عددها</td><td>طريقة التوصل بالشكايات</td></tr><tr><td>44,79%</td><td>1486</td><td>الوضع المباشر</td></tr><tr><td>34,48%</td><td>1144</td><td>البريد</td></tr><tr><td>11,27%</td><td>374</td><td>البريد الإلكتروني</td></tr><tr><td>4,31%</td><td>143</td><td>الاستقبال (محاضر الاستماع)</td></tr><tr><td>1,87%</td><td>62</td><td>الهاتف</td></tr><tr><td>100%</td><td>3318</td><td>المجموع</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>image_caption<|/ref|><|det|>[[348, 483, 660, 508]]<|/det|>\n",
"<center>رسم بياني يوضح طريقة التوصل بالشكايات</center> \n",
"\n",
"<|ref|>image<|/ref|><|det|>[[245, 510, 748, 884]]<|/det|>\n",
"==================================================\n",
"image size: (708, 752)\n",
"valid image tokens: 641\n",
"output texts tokens (valid): 268\n",
"compression ratio: 0.42\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 21620.12it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 3/3 [00:00<00:00, 86184.33it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 3.PNG\n",
"\n",
"[9/20] Processing: 4.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[52, 0, 940, 105]]<|/det|>\n",
"ملحق بالقرار المشترك لوزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات والوزير المنتدب لدى وزيرة الاقتصاد والمالية المكلف بالميزانية رقم 2003.24 الصادر في 17 من محرم 1446 (23 يوليو 2024) بالترخيص لشركة «SAHARA MONITORING Sarl AU» بإنشاء واستغلال مزرعة لتربية الأحياء البحرية تسمى «Sahara Monitoring» وبشر مستخرج من الاتفاقية المتعلقة بها. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[120, 137, 896, 168]]<|/det|>\n",
"مستخرج من اتفاقية إنشاء واستغلال مزرعة لتربية الأحياء البحرية تسمى «SaharA Monitoring» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[80, 170, 920, 230]]<|/det|>\n",
"رقم 2003/6/GON/428 الموقعة بتاريخ 28 من جمادى الأولى 1445 (12 ديسمبر 2023) بين شركة «SAHARA Monitoring» ووزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات (المادة 9 من المرسوم رقم 2.08.562 الصادر في 13 من ذي الحجة 1429 (12 ديسمبر 2008)) \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[187, 240, 940, 263]]<|/det|>\n",
"اسم المستفيد: شركة «SAHARA MONITORING Sarl AU» الكائن مقرها برقم 27، عمارة 2، إقامة نجاح، حي السلام، أكادير. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[0, 0, 0, 0]]<|/det|>\n",
"مدة الاتفاقية: 10 سنوات، قابلة للتجديد. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[0, 0, 0, 0]]<|/det|>\n",
"==================================================\n",
"image size: (676, 799)\n",
"valid image tokens: 616\n",
"output texts tokens (valid): 432\n",
"compression ratio: 0.7\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 6/6 [00:00<00:00, 201326.59it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 4.PNG\n",
"\n",
"[10/20] Processing: 4.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[52, 0, 940, 105]]<|/det|>\n",
"ملحق بالقرار المشترك لوزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات والوزير المنتدب لدى وزيرة الاقتصاد والمالية المكلف بالميزانية رقم 2003.24 الصادر في 17 من محرم 1446 (23 يوليو 2024) بالترخيص لشركة «SAHARA MONITORING Sarl AU» بإنشاء واستغلال مزرعة لتربية الأحياء البحرية تسمى «Sahara Monitoring» وبشر مستخرج من الاتفاقية المتعلقة بها. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[120, 137, 896, 168]]<|/det|>\n",
"مستخرج من اتفاقية إنشاء واستغلال مزرعة لتربية الأحياء البحرية تسمى «SaharA Monitoring» \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[80, 170, 920, 230]]<|/det|>\n",
"رقم 2003/6/GON/428 الموقعة بتاريخ 28 من جمادى الأولى 1445 (12 ديسمبر 2023) بين شركة «SAHARA Monitoring» ووزير الفلاحة والصيد البحري والتنمية القروية والمياه والغابات (المادة 9 من المرسوم رقم 2.08.562 الصادر في 13 من ذي الحجة 1429 (12 ديسمبر 2008)) \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[187, 240, 940, 263]]<|/det|>\n",
"اسم المستفيد: شركة «SAHARA MONITORING Sarl AU» الكائن مقرها برقم 27، عمارة 2، إقامة نجاح، حي السلام، أكادير. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[0, 0, 0, 0]]<|/det|>\n",
"مدة الاتفاقية: 10 سنوات، قابلة للتجديد. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[0, 0, 0, 0]]<|/det|>\n",
"==================================================\n",
"image size: (676, 799)\n",
"valid image tokens: 616\n",
"output texts tokens (valid): 432\n",
"compression ratio: 0.7\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 6/6 [00:00<00:00, 153450.15it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 4.PNG\n",
"\n",
"[11/20] Processing: 5.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[20, 0, 960, 1005]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td rowspan=\"2\">أرقام القطع<br/>الأرضية</td><td rowspan=\"2\">مراجعها<br/>العقارية</td><td colspan=\"2\">عناوين<br/>الملاك</td><td colspan=\"2\">المساحة</td><td colspan=\"2\">الملاحظات</td></tr><tr><td>س</td><td>أ</td><td>ه</td><td>س</td><td>أ</td><td>1- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 25/10/2011<br/>(سجل: 14 عدد: 994) لقطعة مساحتها9هكتار 53ار<br/>54 سنتيار لنزع ملكية قطعة ارضية مساحتها 9هكتار<br/>53ار 54س تقريبا لفائدة : المكتب الوطني للماء<br/>الصالح للشرب<br/>2- حجز تحفظي المقيد بتاريخ 06/06/2017 (سجل:<br/>20 عدد: 330) ضمانا لدين قدره 290000 درهم<br/>كافة الحقوق المشاعة احمد بلغرسي بن علي<br/>لفائدة :<br/>- محمد كرزازي<br/>3- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 05/07/2017<br/>(سجل: 20 عدد: 515) لفائدة المكتب الوطني<br/>للكهربائي والماء الصالح للشرب<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ارضيتين الأولى مساحتها 72ار<br/>46س والثانية مساحتها 90ار 24س.<br/>4- الرهن الجبري المقيد بتاريخ 14/02/2020 (سجل:<br/>39 عدد: 258) ، ضمانا لدين مبلغه خمسة وسبعون<br/>الف ومائتين وأربعة درهم و تسعة وأربعون سنتيم<br/>75204.49) درهم (كافة الحقوق العائدة للمدين<br/>ضد.<br/>ابراهيم بلغرسي بن علي (المذكورة) (اعلاء)<br/>لفائدة:<br/>- ادارة الضرائب تمارة ()<br/>5- حجز تحفظي المقيد بتاريخ 03/10/2022 (سجل:<br/>69 عدد: 989) ضمانا لدين قدره 69773.86 درهم<br/>كافة الحقوق المشاعة</td><td>جملة<br/>واد<br/>الجمعة</td><td>00</td><td>24</td><td>65</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (1004, 794)\n",
"valid image tokens: 802\n",
"output texts tokens (valid): 573\n",
"compression ratio: 0.71\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 38836.15it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 5.PNG\n",
"\n",
"[12/20] Processing: 5.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[20, 0, 960, 1005]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td rowspan=\"2\">أرقام القطع<br/>الأرضية</td><td rowspan=\"2\">مراجعها<br/>العقارية</td><td colspan=\"2\">عناوين<br/>الملاك</td><td colspan=\"2\">المساحة</td><td colspan=\"2\">الملاحظات</td></tr><tr><td>س</td><td>أ</td><td>ه</td><td>س</td><td>أ</td><td>1- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 25/10/2011<br/>(سجل: 14 عدد: 994) لقطعة مساحتها9هكتار 53ار<br/>54 سنتيار لنزع ملكية قطعة ارضية مساحتها 9هكتار<br/>53ار 54س تقريبا لفائدة : المكتب الوطني للماء<br/>الصالح للشرب<br/>2- حجز تحفظي المقيد بتاريخ 06/06/2017 (سجل:<br/>20 عدد: 330) ضمانا لدين قدره 290000 درهم<br/>كافة الحقوق المشاعة احمد بلغرسي بن علي<br/>لفائدة :<br/>- محمد كرزازي<br/>3- مشروع نزع الملكية المقيد بتاريخ 05/07/2017<br/>(سجل: 20 عدد: 515) لفائدة المكتب الوطني<br/>للكهربائي والماء الصالح للشرب<br/>- قطاع الماء - لقطعتين ارضيتين الأولى مساحتها 72ار<br/>46س والثانية مساحتها 90ار 24س.<br/>4- الرهن الجبري المقيد بتاريخ 14/02/2020 (سجل:<br/>39 عدد: 258) ، ضمانا لدين مبلغه خمسة وسبعون<br/>الف ومائتين وأربعة درهم و تسعة وأربعون سنتيم<br/>75204.49) درهم (كافة الحقوق العائدة للمدين<br/>ضد.<br/>ابراهيم بلغرسي بن علي (المذكورة) (اعلاء)<br/>لفائدة:<br/>- ادارة الضرائب تمارة ()<br/>5- حجز تحفظي المقيد بتاريخ 03/10/2022 (سجل:<br/>69 عدد: 989) ضمانا لدين قدره 69773.86 درهم<br/>كافة الحقوق المشاعة</td><td>جملة<br/>واد<br/>الجمعة</td><td>00</td><td>24</td><td>65</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (1004, 794)\n",
"valid image tokens: 802\n",
"output texts tokens (valid): 573\n",
"compression ratio: 0.71\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 31300.78it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 5.PNG\n",
"\n",
"[13/20] Processing: 6.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[10, 7, 980, 990]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (645, 817)\n",
"valid image tokens: 802\n",
"output texts tokens (valid): 72\n",
"compression ratio: 0.09\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 34663.67it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 6.PNG\n",
"\n",
"[14/20] Processing: 6.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([6, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[10, 7, 980, 990]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (645, 817)\n",
"valid image tokens: 802\n",
"output texts tokens (valid): 72\n",
"compression ratio: 0.09\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 40329.85it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 6.PNG\n",
"\n",
"[15/20] Processing: 7.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"NO PATCHES\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[20, 13, 960, 981]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>الاختصاص الترابي</td><td>المهام</td><td>المفوض إليهم</td></tr><tr><td>......</td><td>......</td><td>......</td></tr><tr><td>جهة الشرق.</td><td>الخازن الجهوي بوجدة.</td><td>المصطفى الزهراوي، المتصرف من الدرجة الأولى.</td></tr><tr><td>......</td><td>......</td><td>......</td></tr><tr><td>جهة بني ملال - خنيفرة.</td><td>الخازن الجهوي بيني ملال.</td><td>توفيق صديقي، المتصرف من الدرجة الأولى.</td></tr><tr><td>......</td><td>......</td><td></td></tr><tr><td>جهة سوس - ماسة ؛<br/>جهة كلميم - واد نون ؛<br/>جهة الداخلة - وادي الذهب ؛<br/>جهة العيون - الساقية الحمراء.</td><td>الخازن الجهوي بأكادير.</td><td>عبد العزيز الحواتي، المتصرف من الدرجة الأولى.</td></tr><tr><td>......</td><td>......</td><td><td></td></td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (545, 403)\n",
"valid image tokens: 189\n",
"output texts tokens (valid): 262\n",
"compression ratio: 1.39\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 38836.15it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 7.PNG\n",
"\n",
"[16/20] Processing: 7.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"NO PATCHES\n",
"=====================\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[20, 13, 960, 981]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>الاختصاص الترابي</td><td>المهام</td><td>المفوض إليهم</td></tr><tr><td>......</td><td>......</td><td>......</td></tr><tr><td>جهة الشرق.</td><td>الخازن الجهوي بوجدة.</td><td>المصطفى الزهراوي، المتصرف من الدرجة الأولى.</td></tr><tr><td>......</td><td>......</td><td>......</td></tr><tr><td>جهة بني ملال - خنيفرة.</td><td>الخازن الجهوي بيني ملال.</td><td>توفيق صديقي، المتصرف من الدرجة الأولى.</td></tr><tr><td>......</td><td>......</td><td></td></tr><tr><td>جهة سوس - ماسة ؛<br/>جهة كلميم - واد نون ؛<br/>جهة الداخلة - وادي الذهب ؛<br/>جهة العيون - الساقية الحمراء.</td><td>الخازن الجهوي بأكادير.</td><td>عبد العزيز الحواتي، المتصرف من الدرجة الأولى.</td></tr><tr><td>......</td><td>......</td><td><td></td></td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (545, 403)\n",
"valid image tokens: 189\n",
"output texts tokens (valid): 262\n",
"compression ratio: 1.39\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 28532.68it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 7.PNG\n",
"\n",
"[17/20] Processing: 8.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[0, 0, 999, 30]]<|/det|>\n",
"الذي يمر بالنقط المعرفة بإحداثيات المبير التالية: \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[28, 45, 950, 980]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>498174.00</td><td>=X</td><td>النقطة 2:</td><td>499577.00</td><td>=X</td><td>النقطة 1:</td></tr><tr><td>366022.00</td><td>=Y</td><td></td><td>363983.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>502667.00</td><td>=X</td><td>النقطة 4:</td><td>498270.00</td><td>=X</td><td>النقطة 3:</td></tr><tr><td>369267.00</td><td>=Y</td><td></td><td>367921.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>502904.00</td><td>=X</td><td>النقطة 6:</td><td>502678.00</td><td>=X</td><td>النقطة 5:</td></tr><tr><td>369161.00</td><td>=Y</td><td></td><td>369182.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>502905.00</td><td>=X</td><td>النقطة 8:</td><td>502909.00</td><td>=X</td><td>النقطة 7:</td></tr><tr><td>369259.00</td><td>=Y</td><td></td><td>369230.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>505972.00</td><td>=X</td><td>النقطة 10:</td><td>502997.00</td><td>=X</td><td>النقطة 9:</td></tr><tr><td>370790.00</td><td>=Y</td><td></td><td>369252.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>506186.00</td><td>=X</td><td>النقطة 12:</td><td>506017.00</td><td>=X</td><td>النقطة 11:</td></tr><tr><td>371126.00</td><td>=Y</td><td></td><td>370985.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>507172.00</td><td>=X</td><td>النقطة 14:</td><td>506450.00</td><td>=X</td><td>النقطة 13:</td></tr><tr><td>370671.00</td><td>=Y</td><td></td><td>371012.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>507157.00</td><td>=X</td><td>النقطة 16:</td><td>508564.75</td><td>=X</td><td>النقطة 15:</td></tr><tr><td>367529.00</td><td>=Y</td><td></td><td>367803.74</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>505498.00</td><td>=X</td><td>النقطة 18:</td><td>505420.00</td><td>=X</td><td>النقطة 17:</td></tr><tr><td>366918.00</td><td>=Y</td><td></td><td>367209.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>505055.00</td><td>=X</td><td>النقطة 20:</td><td>505327.00</td><td>=X</td><td>النقطة 19:</td></tr><tr><td>366800.00</td><td>=Y</td><td></td><td>366737.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>505422.00</td><td>=X</td><td>النقطة 22:</td><td>505612.00</td><td>=X</td><td>النقطة 21:</td></tr><tr><td>365816.00</td><td>=Y</td><td></td><td>365939.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>504606.00</td><td>=X</td><td>النقطة 24:</td><td>505349.00</td><td>=X</td><td>النقطة 23:</td></tr><tr><td>365764.00</td><td>=Y</td><td></td><td>366014.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>504289.00</td><td>=X</td><td>النقطة 26:</td><td>504159.00</td><td>=X</td><td>النقطة 25:</td></tr><tr><td>364738.00</td><td>=Y</td><td></td><td>365372.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>503134.00</td><td>=X</td><td>النقطة 28:</td><td>503680.00</td><td>=X</td><td>النقطة 27:</td></tr><tr><td>364163.00</td><td>=Y</td><td></td><td>364567.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>501159.00</td><td>=X</td><td>النقطة 30:</td><td>503011.00</td><td>=X</td><td>النقطة 29:</td></tr><tr><td>362639.00</td><td>=Y</td><td></td><td>364251.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>500825.00</td><td>=X</td><td>النقطة 32:</td><td>501751.00</td><td>=X</td><td>النقطة 31:</td></tr><tr><td>361334.00</td><td>=Y</td><td></td><td>361910.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>500506.00</td><td>=X</td><td>النقطة 34:</td><td>500080.00</td><td>=X</td><td>النقطة 33:</td></tr><tr><td>363775.00</td><td>=Y</td><td></td><td>362014.00</td><td>=Y</td><td></td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (739, 775)\n",
"valid image tokens: 644\n",
"output texts tokens (valid): 1079\n",
"compression ratio: 1.68\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 71089.90it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 8.PNG\n",
"\n",
"[18/20] Processing: 8.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[0, 0, 999, 30]]<|/det|>\n",
"الذي يمر بالنقط المعرفة بإحداثيات المبير التالية: \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[28, 45, 950, 980]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>498174.00</td><td>=X</td><td>النقطة 2:</td><td>499577.00</td><td>=X</td><td>النقطة 1:</td></tr><tr><td>366022.00</td><td>=Y</td><td></td><td>363983.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>502667.00</td><td>=X</td><td>النقطة 4:</td><td>498270.00</td><td>=X</td><td>النقطة 3:</td></tr><tr><td>369267.00</td><td>=Y</td><td></td><td>367921.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>502904.00</td><td>=X</td><td>النقطة 6:</td><td>502678.00</td><td>=X</td><td>النقطة 5:</td></tr><tr><td>369161.00</td><td>=Y</td><td></td><td>369182.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>502905.00</td><td>=X</td><td>النقطة 8:</td><td>502909.00</td><td>=X</td><td>النقطة 7:</td></tr><tr><td>369259.00</td><td>=Y</td><td></td><td>369230.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>505972.00</td><td>=X</td><td>النقطة 10:</td><td>502997.00</td><td>=X</td><td>النقطة 9:</td></tr><tr><td>370790.00</td><td>=Y</td><td></td><td>369252.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>506186.00</td><td>=X</td><td>النقطة 12:</td><td>506017.00</td><td>=X</td><td>النقطة 11:</td></tr><tr><td>371126.00</td><td>=Y</td><td></td><td>370985.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>507172.00</td><td>=X</td><td>النقطة 14:</td><td>506450.00</td><td>=X</td><td>النقطة 13:</td></tr><tr><td>370671.00</td><td>=Y</td><td></td><td>371012.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>507157.00</td><td>=X</td><td>النقطة 16:</td><td>508564.75</td><td>=X</td><td>النقطة 15:</td></tr><tr><td>367529.00</td><td>=Y</td><td></td><td>367803.74</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>505498.00</td><td>=X</td><td>النقطة 18:</td><td>505420.00</td><td>=X</td><td>النقطة 17:</td></tr><tr><td>366918.00</td><td>=Y</td><td></td><td>367209.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>505055.00</td><td>=X</td><td>النقطة 20:</td><td>505327.00</td><td>=X</td><td>النقطة 19:</td></tr><tr><td>366800.00</td><td>=Y</td><td></td><td>366737.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>505422.00</td><td>=X</td><td>النقطة 22:</td><td>505612.00</td><td>=X</td><td>النقطة 21:</td></tr><tr><td>365816.00</td><td>=Y</td><td></td><td>365939.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>504606.00</td><td>=X</td><td>النقطة 24:</td><td>505349.00</td><td>=X</td><td>النقطة 23:</td></tr><tr><td>365764.00</td><td>=Y</td><td></td><td>366014.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>504289.00</td><td>=X</td><td>النقطة 26:</td><td>504159.00</td><td>=X</td><td>النقطة 25:</td></tr><tr><td>364738.00</td><td>=Y</td><td></td><td>365372.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>503134.00</td><td>=X</td><td>النقطة 28:</td><td>503680.00</td><td>=X</td><td>النقطة 27:</td></tr><tr><td>364163.00</td><td>=Y</td><td></td><td>364567.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>501159.00</td><td>=X</td><td>النقطة 30:</td><td>503011.00</td><td>=X</td><td>النقطة 29:</td></tr><tr><td>362639.00</td><td>=Y</td><td></td><td>364251.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>500825.00</td><td>=X</td><td>النقطة 32:</td><td>501751.00</td><td>=X</td><td>النقطة 31:</td></tr><tr><td>361334.00</td><td>=Y</td><td></td><td>361910.00</td><td>=Y</td><td></td></tr><tr><td>500506.00</td><td>=X</td><td>النقطة 34:</td><td>500080.00</td><td>=X</td><td>النقطة 33:</td></tr><tr><td>363775.00</td><td>=Y</td><td></td><td>362014.00</td><td>=Y</td><td></td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (739, 775)\n",
"valid image tokens: 644\n",
"output texts tokens (valid): 1079\n",
"compression ratio: 1.68\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 66052.03it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 8.PNG\n",
"\n",
"[19/20] Processing: 9.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[285, 5, 685, 40]]<|/det|>\n",
"الجدول 1: المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[71, 45, 900, 204]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء مزدوجة القناة</td><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء أحادية القناة</td></tr><tr><td>COP rated *</td><td>EER rated*</td><td>COP rated*</td><td>EER rated*</td></tr><tr><td>1.80</td><td>2.40</td><td>2.36</td><td>2.40</td></tr><tr><td>1.62</td><td>2.16</td><td>2.12</td><td>2.16</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[907, 210, 924, 228]]<|/det|>\n",
"* \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[207, 255, 922, 287]]<|/det|>\n",
"(Coefficient d'efficacité énergétique nominal): المعامل الإسمي للنجاعة الطاقية EER rated • \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[346, 298, 922, 328]]<|/det|>\n",
"(Coefficient de performance nominal): معامل الأداء الإسمي COP rated • \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[352, 340, 844, 369]]<|/det|>\n",
"(Potentiel de réchauffement planétaire): احتمالية الاحترار العالمي PRP • \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[120, 384, 800, 450]]<|/det|>\n",
"الجدول 2: المستويات المتعلقة بالحد الأقصى للاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» وحالة «السكون» لمكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[60, 456, 920, 690]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>يجب ألا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز في جميع الحالات الموافقة لحالة «إيقاف التشغيل» 1.00 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجد في حالة تتوفر فيها وظيفة التنشيط فقط، أو وظيفة التنشيط فقط مرتبطة بمؤشر وحيد يدل على أن وظيفة التنشيط منفعلة. 1.00 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون» و/أو حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجد في حالة تتوفر فيها وظيفة عرض معلومة أو حالة، أو فقط عرض معلومة أو حالة مرتبطة بوظيفة إعادة التنشيط. 2 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون» و/أو حالة «الإيقاف التشغيل»</td><td>يكون الجهاز، بقدر ما يتوافق مع الاستعمال المقصود، مزودًا بحالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون» و/أو بحالة أخرى يتم فيها، عند توصيله بالتيار الكهربائي، احترام المتطلبات المطبقة فيما يخص الاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون».</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[22, 696, 950, 757]]<|/det|>\n",
"2- يجب أن تحترم مكيفات الهواء، باستثناء مكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة، المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى كما هو مشار إليها في الجدول 3 أدناه والتي يتم احتسابها وفقًا للمواصفة القياسية المغربية NM 14.2.302. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[285, 770, 685, 800]]<|/det|>\n",
"الجدول 3: المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|> [[100, 805, 870, 950]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>SCOP*<br/>(موسم التدفئة «المتوسط»)</td><td>SEER*</td></tr><tr><td>3.4</td><td>3.6</td></tr><tr><td>3.06</td><td>3.24</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (749, 685)\n",
"valid image tokens: 634\n",
"output texts tokens (valid): 960\n",
"compression ratio: 1.51\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 11/11 [00:00<00:00, 214592.30it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 9.PNG\n",
"\n",
"[20/20] Processing: 9.PNG\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[285, 5, 685, 40]]<|/det|>\n",
"الجدول 1: المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[71, 45, 900, 204]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء مزدوجة القناة</td><td colspan=\"2\">مكيفات الهواء أحادية القناة</td></tr><tr><td>COP rated *</td><td>EER rated*</td><td>COP rated*</td><td>EER rated*</td></tr><tr><td>1.80</td><td>2.40</td><td>2.36</td><td>2.40</td></tr><tr><td>1.62</td><td>2.16</td><td>2.12</td><td>2.16</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[907, 210, 924, 228]]<|/det|>\n",
"* \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[207, 255, 922, 287]]<|/det|>\n",
"(Coefficient d'efficacité énergétique nominal): المعامل الإسمي للنجاعة الطاقية EER rated • \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[346, 298, 922, 328]]<|/det|>\n",
"(Coefficient de performance nominal): معامل الأداء الإسمي COP rated • \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[352, 340, 844, 369]]<|/det|>\n",
"(Potentiel de réchauffement planétaire): احتمالية الاحترار العالمي PRP • \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[120, 384, 800, 450]]<|/det|>\n",
"الجدول 2: المستويات المتعلقة بالحد الأقصى للاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» وحالة «السكون» لمكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|>[[60, 456, 920, 690]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>يجب ألا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز في جميع الحالات الموافقة لحالة «إيقاف التشغيل» 1.00 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجد في حالة تتوفر فيها وظيفة التنشيط فقط، أو وظيفة التنشيط فقط مرتبطة بمؤشر وحيد يدل على أن وظيفة التنشيط منفعلة. 1.00 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون» و/أو حالة «إيقاف التشغيل»</td><td>لا يتجاوز الاستهلاك الكهربائي للجهاز الذي يوجد في حالة تتوفر فيها وظيفة عرض معلومة أو حالة، أو فقط عرض معلومة أو حالة مرتبطة بوظيفة إعادة التنشيط. 2 واط.</td></tr><tr><td>حالة «السكون» و/أو حالة «الإيقاف التشغيل»</td><td>يكون الجهاز، بقدر ما يتوافق مع الاستعمال المقصود، مزودًا بحالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون» و/أو بحالة أخرى يتم فيها، عند توصيله بالتيار الكهربائي، احترام المتطلبات المطبقة فيما يخص الاستهلاك الكهربائي في حالة «إيقاف التشغيل» و/أو «السكون».</td></tr></table>\n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[22, 696, 950, 757]]<|/det|>\n",
"2- يجب أن تحترم مكيفات الهواء، باستثناء مكيفات الهواء أحادية ومزدوجة القناة، المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى كما هو مشار إليها في الجدول 3 أدناه والتي يتم احتسابها وفقًا للمواصفة القياسية المغربية NM 14.2.302. \n",
"\n",
"<|ref|>sub_title<|/ref|><|det|>[[285, 770, 685, 800]]<|/det|>\n",
"الجدول 3: المستويات المتعلقة بالأداء الطاقي الأدنى \n",
"\n",
"<|ref|>table<|/ref|><|det|> [[100, 805, 870, 950]]<|/det|>\n",
"<table><tr><td>SCOP*<br/>(موسم التدفئة «المتوسط»)</td><td>SEER*</td></tr><tr><td>3.4</td><td>3.6</td></tr><tr><td>3.06</td><td>3.24</td></tr></table>\n",
"==================================================\n",
"image size: (749, 685)\n",
"valid image tokens: 634\n",
"output texts tokens (valid): 960\n",
"compression ratio: 1.51\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 11/11 [00:00<00:00, 220752.84it/s]"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ✓ Completed: 9.PNG\n",
"\n",
"All done! Results saved to './DS_tables_output' folder.\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n"
]
}
],
"source": [
"# Setup directories\n",
"input_folder = './table_images'\n",
"output_folder = './DS_tables_output'\n",
"\n",
"# Create output folder if it doesn't exist\n",
"os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)\n",
"\n",
"# Define prompt\n",
"prompt = \"<image>\\n<|grounding|>Convert the document to markdown.respect the tables layout.\"\n",
"\n",
"\n",
"# Supported image extensions\n",
"image_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.PNG', '.bmp', '.tiff', '.webp'}\n",
"\n",
"# Get all image files from images2 folder\n",
"image_files = []\n",
"for ext in image_extensions:\n",
" image_files.extend(Path(input_folder).glob(f'*{ext}'))\n",
" image_files.extend(Path(input_folder).glob(f'*{ext.upper()}'))\n",
"\n",
"image_files = sorted(image_files)\n",
"\n",
"if not image_files:\n",
" print(f\"No image files found in '{input_folder}' folder!\")\n",
"else:\n",
" print(f\"Found {len(image_files)} images to process\\n\")\n",
" \n",
" # Process each image\n",
" for idx, image_path in enumerate(image_files, 1):\n",
" print(f\"[{idx}/{len(image_files)}] Processing: {image_path.name}\")\n",
" \n",
" # Create output subfolder for this image\n",
" image_output_path = os.path.join(output_folder, image_path.stem)\n",
" \n",
" try:\n",
" # Run inference\n",
" res = model.infer(\n",
" tokenizer, \n",
" prompt=prompt, \n",
" image_file=str(image_path), \n",
" output_path=image_output_path, \n",
" base_size=1024, \n",
" image_size=640, \n",
" crop_mode=True, \n",
" save_results=True, \n",
" test_compress=True\n",
" )\n",
" print(f\" ✓ Completed: {image_path.name}\\n\")\n",
" \n",
" except Exception as e:\n",
" print(f\" ✗ Error processing {image_path.name}: {str(e)}\\n\")\n",
" continue\n",
" \n",
" print(f\"All done! Results saved to '{output_folder}' folder.\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "f99f31fb-f0cd-4963-8cfd-a35cc54b930e",
"metadata": {},
"source": [
"## Runing chandra with endpoint using vllm"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "a6c598b9-04b7-4f04-8126-75634f37316e",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import requests\n",
"import json"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "6180dc05-f3eb-44f4-a07d-8be96a444c30",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"url = \"http://gpu08:9998/v1/chat/completions\""
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "3c2aea1e-8e44-4d15-9b10-971bcc188547",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/khalil_vllm/lib/python3.10/site-packages/requests/__init__.py:113: RequestsDependencyWarning: urllib3 (2.5.0) or chardet (7.4.3)/charset_normalizer (3.4.4) doesn't match a supported version!\n",
" warnings.warn(\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"============================================================\n",
"EXTRACTED TEXT:\n",
"============================================================\n",
"<div><p>الجريدة</p><p>6402</p><hr/><p>قرار ما يلي:</p><p>المادة الأولى</p><p>تقبل لمعادلة دبلوم مهندس دولة، الشهادة التالية في : Génie civil</p><p>– Titre d'ingénieur diplôme de l'Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai, de l'Institut Mines-Télécom, délivré en date du 10 janvier 2024 - France.</p><p>المادة الثانية</p><p>ينشر هذا القرار بالجريدة الرسمية.</p><p>وحرر بالرباط في 19 من محرم 1446 (25 يوليو 2024).</p><p>الإمضاء: عبد اللطيف ميراوي.</p><hr/><p>قرار لوزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار رقم 2061.24 الصادر في 19 من محرم 1446 (25 يوليو 2024) بتحديد بعض المعادلات بين الشهادات.</p><hr/><p>وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار،</p><p>بناءً على المرسوم رقم 2.01.333 الصادر في 28 من ربيع الأول 1422 (21 يونيو 2001) المتعلقة بتحديد الشروط والمسطرة الخاصة بمنح معادلة شهادات التعليم العالي:</p><p>وعلى المرسوم رقم 2.04.89 الصادر في 18 من ربيع الآخر 1425 (7 يونيو 2004) بتحديد اختصاص المؤسسات الجامعية وأسلاك الدراسات العليا وكذا الشهادات الوطنية المطلوبة، كما وقع تغييره وتنميته:</p><p>وعلى المرسوم رقم 2.21.838 الصادر في 14 من ربيع الأول 1443 (21 أكتوبر 2021) المتعلقة باختصاصات وزير التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار:</p><p>وبعد استشارة اللجنة القطاعية للعلوم والتقنيات والهندسة والهندسة المعمارية المنعقدة بتاريخ 4 يوليو 2024،</p><p>قرار ما يلي:</p><p>المادة الأولى</p><p>تقبل لمعادلة دبلوم مهندس دولة، الشهادة التالية في : Informatique</p><p>– Titre d'ingénieur de télécom Nancy de l'Université de Lorraine, délivré en date du 26 octobre 2023 - France.</p></div>\n",
"============================================================\n"
]
}
],
"source": [
"import requests\n",
"import base64\n",
"\n",
"# Read and encode image\n",
"with open(\"journal_25_right.png\", \"rb\") as f:\n",
" img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')\n",
"\n",
"url = \"http://gpu07:9996/v1/chat/completions\" # Note: chat/completions, not completions\n",
"payload = {\n",
" \"model\": \"/home/skiredj.abderrahman/khalil/chandra\",\n",
" \"messages\": [\n",
" {\n",
" \"role\": \"user\",\n",
" \"content\": [\n",
" {\n",
" \"type\": \"image_url\",\n",
" \"image_url\": {\n",
" \"url\": f\"data:image/png;base64,{img_base64}\"\n",
" }\n",
" },\n",
" {\n",
" \"type\": \"text\",\n",
" \"text\": \"Extract all text from this image. Provide only the text you see, nothing else.\"\n",
" }\n",
" ]\n",
" }\n",
" ]\n",
"}\n",
"\n",
"response = requests.post(url, json=payload)\n",
"result = response.json()\n",
"\n",
"# Extract and print just the text content\n",
"if 'choices' in result:\n",
" extracted_text = result['choices'][0]['message']['content']\n",
" print(\"=\" * 60)\n",
" print(\"EXTRACTED TEXT:\")\n",
" print(\"=\" * 60)\n",
" print(extracted_text)\n",
" print(\"=\" * 60)\n",
"else:\n",
" print(\"Full response:\")\n",
" print(json.dumps(result, indent=2))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "b6e2301f-4b00-4e0a-9b46-087945397906",
"metadata": {},
"source": [
"## testing fast api"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "0e857bee-9683-4246-91b5-a9cd9faea4b1",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/tqdm/auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n",
" from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n"
]
}
],
"source": [
"from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, HTTPException\n",
"from transformers import AutoModel, AutoTokenizer\n",
"import torch\n",
"from PIL import Image\n",
"from io import BytesIO\n",
"import tempfile\n",
"import uvicorn"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "55182e8a-822a-4f5b-a049-ed79c162d4e5",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"You are using a model of type deepseek_vl_v2 to instantiate a model of type DeepseekOCR. This is not supported for all configurations of models and can yield errors.\n",
"You are attempting to use Flash Attention 2.0 without specifying a torch dtype. This might lead to unexpected behaviour\n",
"You are attempting to use Flash Attention 2.0 with a model not initialized on GPU. Make sure to move the model to GPU after initializing it on CPU with `model.to('cuda')`.\n",
"Some weights of DeepseekOCRForCausalLM were not initialized from the model checkpoint at /home/skiredj.abderrahman/khalil/DeepSeek-OCR and are newly initialized: ['model.vision_model.embeddings.position_ids']\n",
"You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.\n"
]
},
{
"ename": "RuntimeError",
"evalue": "asyncio.run() cannot be called from a running event loop",
"output_type": "error",
"traceback": [
"\u001b[31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[39m",
"\u001b[31mRuntimeError\u001b[39m Traceback (most recent call last)",
"\u001b[36mCell\u001b[39m\u001b[36m \u001b[39m\u001b[32mIn[3]\u001b[39m\u001b[32m, line 53\u001b[39m\n\u001b[32m 50\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m HTTPException(status_code=\u001b[32m500\u001b[39m, detail=\u001b[38;5;28mstr\u001b[39m(e))\n\u001b[32m 52\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[34m__name__\u001b[39m == \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33m__main__\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m:\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m53\u001b[39m \u001b[43muvicorn\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mrun\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mapp\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mhost\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[33;43m0.0.0.0\u001b[39;49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mport\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[32;43m8000\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.local/lib/python3.12/site-packages/uvicorn/main.py:580\u001b[39m, in \u001b[36mrun\u001b[39m\u001b[34m(app, host, port, uds, fd, loop, http, ws, ws_max_size, ws_max_queue, ws_ping_interval, ws_ping_timeout, ws_per_message_deflate, lifespan, interface, reload, reload_dirs, reload_includes, reload_excludes, reload_delay, workers, env_file, log_config, log_level, access_log, proxy_headers, server_header, date_header, forwarded_allow_ips, root_path, limit_concurrency, backlog, limit_max_requests, timeout_keep_alive, timeout_graceful_shutdown, ssl_keyfile, ssl_certfile, ssl_keyfile_password, ssl_version, ssl_cert_reqs, ssl_ca_certs, ssl_ciphers, headers, use_colors, app_dir, factory, h11_max_incomplete_event_size)\u001b[39m\n\u001b[32m 578\u001b[39m Multiprocess(config, target=server.run, sockets=[sock]).run()\n\u001b[32m 579\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m580\u001b[39m \u001b[43mserver\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mrun\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 581\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mKeyboardInterrupt\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 582\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mpass\u001b[39;00m \u001b[38;5;66;03m# pragma: full coverage\u001b[39;00m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.local/lib/python3.12/site-packages/uvicorn/server.py:67\u001b[39m, in \u001b[36mServer.run\u001b[39m\u001b[34m(self, sockets)\u001b[39m\n\u001b[32m 65\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34mrun\u001b[39m(\u001b[38;5;28mself\u001b[39m, sockets: \u001b[38;5;28mlist\u001b[39m[socket.socket] | \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m) -> \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 66\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.config.setup_event_loop()\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m67\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43masyncio\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mrun\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mserve\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43msockets\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43msockets\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/asyncio/runners.py:191\u001b[39m, in \u001b[36mrun\u001b[39m\u001b[34m(main, debug, loop_factory)\u001b[39m\n\u001b[32m 161\u001b[39m \u001b[38;5;250m\u001b[39m\u001b[33;03m\"\"\"Execute the coroutine and return the result.\u001b[39;00m\n\u001b[32m 162\u001b[39m \n\u001b[32m 163\u001b[39m \u001b[33;03mThis function runs the passed coroutine, taking care of\u001b[39;00m\n\u001b[32m (...)\u001b[39m\u001b[32m 187\u001b[39m \u001b[33;03m asyncio.run(main())\u001b[39;00m\n\u001b[32m 188\u001b[39m \u001b[33;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m 189\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m events._get_running_loop() \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 190\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# fail fast with short traceback\u001b[39;00m\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m191\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mRuntimeError\u001b[39;00m(\n\u001b[32m 192\u001b[39m \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33masyncio.run() cannot be called from a running event loop\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m)\n\u001b[32m 194\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m Runner(debug=debug, loop_factory=loop_factory) \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m runner:\n\u001b[32m 195\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m runner.run(main)\n",
"\u001b[31mRuntimeError\u001b[39m: asyncio.run() cannot be called from a running event loop"
]
}
],
"source": [
"from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, HTTPException\n",
"from transformers import AutoModel, AutoTokenizer\n",
"import torch\n",
"from PIL import Image\n",
"from io import BytesIO\n",
"import tempfile\n",
"import uvicorn\n",
"\n",
"app = FastAPI()\n",
"model_name = \"/home/skiredj.abderrahman/khalil/DeepSeek-OCR\"\n",
"\n",
"# Load once at startup\n",
"try:\n",
" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)\n",
" model = AutoModel.from_pretrained(\n",
" model_name,\n",
" _attn_implementation=\"flash_attention_2\",\n",
" trust_remote_code=True,\n",
" use_safetensors=True,\n",
" )\n",
" if torch.cuda.is_available():\n",
" model = model.eval().cuda().to(torch.bfloat16)\n",
" else:\n",
" model = model.eval()\n",
"except Exception as e:\n",
" raise RuntimeError(f\"Model load failed: {e}\")\n",
"\n",
"@app.post(\"/ocr\")\n",
"async def ocr(image: UploadFile = File(...)):\n",
" try:\n",
" content = await image.read()\n",
" img = Image.open(BytesIO(content)).convert(\"RGB\")\n",
" # Write to a temp file because model.infer expects a path\n",
" with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=\".png\", delete=True) as tmp:\n",
" img.save(tmp.name)\n",
" res = model.infer(\n",
" tokenizer,\n",
" prompt=\"<image>n<|grounding|>Convert the document to markdown.\",\n",
" image_file=tmp.name,\n",
" output_path=\"out\",\n",
" base_size=1024,\n",
" image_size=640,\n",
" crop_mode=True,\n",
" save_results=False,\n",
" test_compress=False,\n",
" )\n",
" text = res.get(\"text\", \"\")\n",
" return {\"text\": text}\n",
" except Exception as e:\n",
" raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))\n",
"\n",
"if __name__ == \"__main__\":\n",
" uvicorn.run(app, host=\"0.0.0.0\", port=8000)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"id": "1fce48ef-8f8e-45f3-8810-adafcfd1030e",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"HTTP error: 500 Server Error: Internal Server Error for url: http://gpu01:8000/ocr\n",
"HTTP error: 500 Server Error: Internal Server Error for url: http://gpu01:8000/ocr\n",
"HTTP error: 500 Server Error: Internal Server Error for url: http://gpu01:8000/ocr\n"
]
}
],
"source": [
"import os\n",
"import time\n",
"import requests\n",
"\n",
"url = os.getenv(\"OCR_URL\", \"http://gpu01:8000/ocr\")\n",
"file_path = \"journal_25_right.png\"\n",
"\n",
"session = requests.Session()\n",
"session.headers.update({\"Accept\": \"application/json\"})\n",
"\n",
"for attempt in range(3):\n",
" try:\n",
" with open(file_path, \"rb\") as f:\n",
" files = {\"image\": (os.path.basename(file_path), f, \"image/png\")}\n",
" resp = session.post(url, files=files, timeout=60)\n",
" resp.raise_for_status()\n",
" print(\"Extracted text (truncated):n\", resp.json()[\"text\"][:400])\n",
" break\n",
" except requests.HTTPError as e:\n",
" print(\"HTTP error:\", e)\n",
" if resp.status_code in (401, 403):\n",
" print(\"Check auth headers or tokens if you added security.\")\n",
" time.sleep(2)\n",
" except requests.RequestException as e:\n",
" print(\"Network error:\", e)\n",
" time.sleep(2)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"id": "4d27fb7e-8291-4434-864f-60bc10448206",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Fri Nov 7 00:03:40 2025 \n",
"+-----------------------------------------------------------------------------------------+\n",
"| NVIDIA-SMI 550.54.14 Driver Version: 550.54.14 CUDA Version: 12.4 |\n",
"|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+\n",
"| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n",
"| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |\n",
"| | | MIG M. |\n",
"|=========================================+========================+======================|\n",
"| 0 NVIDIA L40S Off | 00000000:01:00.0 Off | 0 |\n",
"| N/A 34C P0 81W / 350W | 14922MiB / 46068MiB | 0% Default |\n",
"| | | N/A |\n",
"+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+\n",
" \n",
"+-----------------------------------------------------------------------------------------+\n",
"| Processes: |\n",
"| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |\n",
"| ID ID Usage |\n",
"|=========================================================================================|\n",
"| 0 N/A N/A 30058 C python 14916MiB |\n",
"+-----------------------------------------------------------------------------------------+\n",
"Connection to gpu01 closed.\n"
]
}
],
"source": [
"!ssh -t gpu01 'nvidia-smi'"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"id": "c20f2c09-5ee7-43ce-8a2e-ab7af7ed0433",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Status: 500\n",
"Error: {\"detail\":\"Model returned None and no output file found\"}\n"
]
}
],
"source": [
"import requests\n",
"\n",
"url = \"http://gpu01:8000/ocr\"\n",
"file_path = \"journal_25_right.png\"\n",
"\n",
"with open(file_path, \"rb\") as f:\n",
" files = {\"image\": (\"journal_25_right.png\", f, \"image/png\")}\n",
" resp = requests.post(url, files=files, timeout=120)\n",
"\n",
"print(f\"Status: {resp.status_code}\")\n",
"if resp.status_code == 200:\n",
" result = resp.json()\n",
" print(f\"Text: {result['text'][:500]}\")\n",
"else:\n",
" print(f\"Error: {resp.text}\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "7295ad54-e327-4c96-a1b3-e04739f77225",
"metadata": {},
"source": [
"# docling"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "acf2da94-06bd-4b6e-aefe-a7d2ddee792c",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/tqdm/auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n",
" from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n"
]
}
],
"source": [
"from docling.document_converter import DocumentConverter, PdfFormatOption\n",
"from docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions, EasyOcrOptions\n",
"from docling.datamodel.base_models import InputFormat"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "65368580-134d-4409-920d-779f6f4d0b44",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# Configure EasyOCR\n",
"pipeline_options = PdfPipelineOptions()\n",
"pipeline_options.do_ocr = True\n",
"pipeline_options.ocr_options = EasyOcrOptions(\n",
" force_full_page_ocr=True,\n",
" lang=[\"ar\"] # Specify languages\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "c2ff4eba-7dd3-4e8a-8fee-889785a0c150",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# Create converter with format options\n",
"converter = DocumentConverter(\n",
" format_options={\n",
" InputFormat.PDF: PdfFormatOption(\n",
" pipeline_options=pipeline_options\n",
" )\n",
" }\n",
")\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"id": "903d54be-4dbc-45f4-8b8f-9bc89e1afce3",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2025-11-11 23:57:31,153 - INFO - detected formats: [<InputFormat.PDF: 'pdf'>]\n",
"2025-11-11 23:57:31,259 - INFO - Going to convert document batch...\n",
"2025-11-11 23:57:31,259 - INFO - Initializing pipeline for StandardPdfPipeline with options hash 0453dff625a004bf38221845183f7c18\n",
"2025-11-11 23:57:31,284 - INFO - Loading plugin 'docling_defaults'\n",
"2025-11-11 23:57:31,288 - INFO - Registered picture descriptions: ['vlm', 'api']\n",
"2025-11-11 23:57:31,300 - INFO - Loading plugin 'docling_defaults'\n",
"2025-11-11 23:57:31,309 - INFO - Registered ocr engines: ['auto', 'easyocr', 'ocrmac', 'rapidocr', 'tesserocr', 'tesseract']\n",
"2025-11-11 23:57:32,152 - INFO - Accelerator device: 'cuda:0'\n",
"2025-11-11 23:57:32,158 - WARNING - Downloading detection model, please wait. This may take several minutes depending upon your network connection.\n"
]
},
{
"ename": "URLError",
"evalue": "<urlopen error [Errno -2] Name or service not known>",
"output_type": "error",
"traceback": [
"\u001b[31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[39m",
"\u001b[31mgaierror\u001b[39m Traceback (most recent call last)",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/urllib/request.py:1344\u001b[39m, in \u001b[36mAbstractHTTPHandler.do_open\u001b[39m\u001b[34m(self, http_class, req, **http_conn_args)\u001b[39m\n\u001b[32m 1343\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1344\u001b[39m \u001b[43mh\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mrequest\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mreq\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mget_method\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mreq\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mselector\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mreq\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mdata\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 1345\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mencode_chunked\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mreq\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mhas_header\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[33;43m'\u001b[39;49m\u001b[33;43mTransfer-encoding\u001b[39;49m\u001b[33;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 1346\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mOSError\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m err: \u001b[38;5;66;03m# timeout error\u001b[39;00m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/http/client.py:1338\u001b[39m, in \u001b[36mHTTPConnection.request\u001b[39m\u001b[34m(self, method, url, body, headers, encode_chunked)\u001b[39m\n\u001b[32m 1337\u001b[39m \u001b[38;5;250m\u001b[39m\u001b[33;03m\"\"\"Send a complete request to the server.\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1338\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_send_request\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mmethod\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mbody\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mencode_chunked\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/http/client.py:1384\u001b[39m, in \u001b[36mHTTPConnection._send_request\u001b[39m\u001b[34m(self, method, url, body, headers, encode_chunked)\u001b[39m\n\u001b[32m 1383\u001b[39m body = _encode(body, \u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mbody\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m)\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1384\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mendheaders\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mbody\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mencode_chunked\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mencode_chunked\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/http/client.py:1333\u001b[39m, in \u001b[36mHTTPConnection.endheaders\u001b[39m\u001b[34m(self, message_body, encode_chunked)\u001b[39m\n\u001b[32m 1332\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m CannotSendHeader()\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1333\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_send_output\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mmessage_body\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mencode_chunked\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mencode_chunked\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/http/client.py:1093\u001b[39m, in \u001b[36mHTTPConnection._send_output\u001b[39m\u001b[34m(self, message_body, encode_chunked)\u001b[39m\n\u001b[32m 1092\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mdel\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m._buffer[:]\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1093\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43msend\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mmsg\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 1095\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m message_body \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 1096\u001b[39m \n\u001b[32m 1097\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# create a consistent interface to message_body\u001b[39;00m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/http/client.py:1037\u001b[39m, in \u001b[36mHTTPConnection.send\u001b[39m\u001b[34m(self, data)\u001b[39m\n\u001b[32m 1036\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.auto_open:\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1037\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mconnect\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 1038\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/http/client.py:1472\u001b[39m, in \u001b[36mHTTPSConnection.connect\u001b[39m\u001b[34m(self)\u001b[39m\n\u001b[32m 1470\u001b[39m \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mConnect to a host on a given (SSL) port.\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1472\u001b[39m \u001b[38;5;28;43msuper\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mconnect\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 1474\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m._tunnel_host:\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/http/client.py:1003\u001b[39m, in \u001b[36mHTTPConnection.connect\u001b[39m\u001b[34m(self)\u001b[39m\n\u001b[32m 1002\u001b[39m sys.audit(\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mhttp.client.connect\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m, \u001b[38;5;28mself\u001b[39m, \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.host, \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.port)\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1003\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.sock = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_create_connection\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 1004\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mhost\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mport\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mtimeout\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43msource_address\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 1005\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Might fail in OSs that don't implement TCP_NODELAY\u001b[39;00m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/socket.py:841\u001b[39m, in \u001b[36mcreate_connection\u001b[39m\u001b[34m(address, timeout, source_address, all_errors)\u001b[39m\n\u001b[32m 840\u001b[39m exceptions = []\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m841\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mfor\u001b[39;00m res \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m \u001b[43mgetaddrinfo\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mhost\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mport\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[32;43m0\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mSOCK_STREAM\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m:\n\u001b[32m 842\u001b[39m af, socktype, proto, canonname, sa = res\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/socket.py:978\u001b[39m, in \u001b[36mgetaddrinfo\u001b[39m\u001b[34m(host, port, family, type, proto, flags)\u001b[39m\n\u001b[32m 977\u001b[39m addrlist = []\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m978\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mfor\u001b[39;00m res \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m \u001b[43m_socket\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mgetaddrinfo\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mhost\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mport\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mfamily\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mtype\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mproto\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mflags\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m:\n\u001b[32m 979\u001b[39m af, socktype, proto, canonname, sa = res\n",
"\u001b[31mgaierror\u001b[39m: [Errno -2] Name or service not known",
"\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n",
"\u001b[31mURLError\u001b[39m Traceback (most recent call last)",
"\u001b[36mCell\u001b[39m\u001b[36m \u001b[39m\u001b[32mIn[4]\u001b[39m\u001b[32m, line 2\u001b[39m\n\u001b[32m 1\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Convert your PNG image\u001b[39;00m\n\u001b[32m----> \u001b[39m\u001b[32m2\u001b[39m result = \u001b[43mconverter\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mconvert\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[33;43m./table.pdf\u001b[39;49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 4\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Get the output\u001b[39;00m\n\u001b[32m 5\u001b[39m markdown_text = result.document.export_to_markdown()\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/pydantic/_internal/_validate_call.py:39\u001b[39m, in \u001b[36mupdate_wrapper_attributes.<locals>.wrapper_function\u001b[39m\u001b[34m(*args, **kwargs)\u001b[39m\n\u001b[32m 37\u001b[39m \u001b[38;5;129m@functools\u001b[39m.wraps(wrapped)\n\u001b[32m 38\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34mwrapper_function\u001b[39m(*args, **kwargs):\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m39\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43mwrapper\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m*\u001b[49m\u001b[43margs\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m*\u001b[49m\u001b[43m*\u001b[49m\u001b[43mkwargs\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/pydantic/_internal/_validate_call.py:136\u001b[39m, in \u001b[36mValidateCallWrapper.__call__\u001b[39m\u001b[34m(self, *args, **kwargs)\u001b[39m\n\u001b[32m 133\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.__pydantic_complete__:\n\u001b[32m 134\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m._create_validators()\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m136\u001b[39m res = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m__pydantic_validator__\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mvalidate_python\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mpydantic_core\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mArgsKwargs\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43margs\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mkwargs\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 137\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.__return_pydantic_validator__:\n\u001b[32m 138\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.__return_pydantic_validator__(res)\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/document_converter.py:237\u001b[39m, in \u001b[36mDocumentConverter.convert\u001b[39m\u001b[34m(self, source, headers, raises_on_error, max_num_pages, max_file_size, page_range)\u001b[39m\n\u001b[32m 219\u001b[39m \u001b[38;5;129m@validate_call\u001b[39m(config=ConfigDict(strict=\u001b[38;5;28;01mTrue\u001b[39;00m))\n\u001b[32m 220\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34mconvert\u001b[39m(\n\u001b[32m 221\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m,\n\u001b[32m (...)\u001b[39m\u001b[32m 227\u001b[39m page_range: PageRange = DEFAULT_PAGE_RANGE,\n\u001b[32m 228\u001b[39m ) -> ConversionResult:\n\u001b[32m 229\u001b[39m all_res = \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.convert_all(\n\u001b[32m 230\u001b[39m source=[source],\n\u001b[32m 231\u001b[39m raises_on_error=raises_on_error,\n\u001b[32m (...)\u001b[39m\u001b[32m 235\u001b[39m page_range=page_range,\n\u001b[32m 236\u001b[39m )\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m237\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;43mnext\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mall_res\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/document_converter.py:260\u001b[39m, in \u001b[36mDocumentConverter.convert_all\u001b[39m\u001b[34m(self, source, headers, raises_on_error, max_num_pages, max_file_size, page_range)\u001b[39m\n\u001b[32m 257\u001b[39m conv_res_iter = \u001b[38;5;28mself\u001b[39m._convert(conv_input, raises_on_error=raises_on_error)\n\u001b[32m 259\u001b[39m had_result = \u001b[38;5;28;01mFalse\u001b[39;00m\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m260\u001b[39m \u001b[43m\u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mfor\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mconv_res\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;129;43;01min\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mconv_res_iter\u001b[49m\u001b[43m:\u001b[49m\n\u001b[32m 261\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mhad_result\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mTrue\u001b[39;49;00m\n\u001b[32m 262\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mif\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mraises_on_error\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;129;43;01mand\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mconv_res\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mstatus\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;129;43;01mnot\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;129;43;01min\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m{\u001b[49m\n\u001b[32m 263\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mConversionStatus\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mSUCCESS\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 264\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mConversionStatus\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mPARTIAL_SUCCESS\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 265\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m}\u001b[49m\u001b[43m:\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/document_converter.py:332\u001b[39m, in \u001b[36mDocumentConverter._convert\u001b[39m\u001b[34m(self, conv_input, raises_on_error)\u001b[39m\n\u001b[32m 330\u001b[39m \u001b[38;5;28;01myield\u001b[39;00m item\n\u001b[32m 331\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m332\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mfor\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mitem\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;129;43;01min\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mmap\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 333\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mprocess_func\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 334\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43minput_batch\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 335\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m:\u001b[49m\n\u001b[32m 336\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43melapsed\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtime\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mmonotonic\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m-\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mstart_time\u001b[49m\n\u001b[32m 337\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mstart_time\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtime\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mmonotonic\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/document_converter.py:379\u001b[39m, in \u001b[36mDocumentConverter._process_document\u001b[39m\u001b[34m(self, in_doc, raises_on_error)\u001b[39m\n\u001b[32m 375\u001b[39m valid = (\n\u001b[32m 376\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.allowed_formats \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mand\u001b[39;00m in_doc.format \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.allowed_formats\n\u001b[32m 377\u001b[39m )\n\u001b[32m 378\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m valid:\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m379\u001b[39m conv_res = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_execute_pipeline\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43min_doc\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mraises_on_error\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mraises_on_error\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 380\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 381\u001b[39m error_message = \u001b[33mf\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mFile format not allowed: \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00min_doc.file\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[33m\"\u001b[39m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/document_converter.py:400\u001b[39m, in \u001b[36mDocumentConverter._execute_pipeline\u001b[39m\u001b[34m(self, in_doc, raises_on_error)\u001b[39m\n\u001b[32m 396\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34m_execute_pipeline\u001b[39m(\n\u001b[32m 397\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m, in_doc: InputDocument, raises_on_error: \u001b[38;5;28mbool\u001b[39m\n\u001b[32m 398\u001b[39m ) -> ConversionResult:\n\u001b[32m 399\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m in_doc.valid:\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m400\u001b[39m pipeline = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_get_pipeline\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43min_doc\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mformat\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 401\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m pipeline \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 402\u001b[39m conv_res = pipeline.execute(in_doc, raises_on_error=raises_on_error)\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/document_converter.py:362\u001b[39m, in \u001b[36mDocumentConverter._get_pipeline\u001b[39m\u001b[34m(self, doc_format)\u001b[39m\n\u001b[32m 358\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m cache_key \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.initialized_pipelines:\n\u001b[32m 359\u001b[39m _log.info(\n\u001b[32m 360\u001b[39m \u001b[33mf\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mInitializing pipeline for \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mpipeline_class.\u001b[34m__name__\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[33m with options hash \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00moptions_hash\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[33m\"\u001b[39m\n\u001b[32m 361\u001b[39m )\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m362\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.initialized_pipelines[cache_key] = \u001b[43mpipeline_class\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 363\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mpipeline_options\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mpipeline_options\u001b[49m\n\u001b[32m 364\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 365\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 366\u001b[39m _log.debug(\n\u001b[32m 367\u001b[39m \u001b[33mf\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mReusing cached pipeline for \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mpipeline_class.\u001b[34m__name__\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[33m with options hash \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00moptions_hash\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[33m\"\u001b[39m\n\u001b[32m 368\u001b[39m )\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/pipeline/standard_pdf_pipeline.py:380\u001b[39m, in \u001b[36mStandardPdfPipeline.__init__\u001b[39m\u001b[34m(self, pipeline_options)\u001b[39m\n\u001b[32m 377\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m._run_seq = itertools.count(\u001b[32m1\u001b[39m) \u001b[38;5;66;03m# deterministic, monotonic run ids\u001b[39;00m\n\u001b[32m 379\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# initialise heavy models once\u001b[39;00m\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m380\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_init_models\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/pipeline/standard_pdf_pipeline.py:398\u001b[39m, in \u001b[36mStandardPdfPipeline._init_models\u001b[39m\u001b[34m(self)\u001b[39m\n\u001b[32m 388\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.keep_images = (\n\u001b[32m 389\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.generate_page_images\n\u001b[32m 390\u001b[39m \u001b[38;5;129;01mor\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.generate_picture_images\n\u001b[32m 391\u001b[39m \u001b[38;5;129;01mor\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.generate_table_images\n\u001b[32m 392\u001b[39m )\n\u001b[32m 393\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.preprocessing_model = PagePreprocessingModel(\n\u001b[32m 394\u001b[39m options=PagePreprocessingOptions(\n\u001b[32m 395\u001b[39m images_scale=\u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.images_scale\n\u001b[32m 396\u001b[39m )\n\u001b[32m 397\u001b[39m )\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m398\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.ocr_model = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_make_ocr_model\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mart_path\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 399\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.layout_model = LayoutModel(\n\u001b[32m 400\u001b[39m artifacts_path=art_path,\n\u001b[32m 401\u001b[39m accelerator_options=\u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.accelerator_options,\n\u001b[32m 402\u001b[39m options=\u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.layout_options,\n\u001b[32m 403\u001b[39m )\n\u001b[32m 404\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.table_model = TableStructureModel(\n\u001b[32m 405\u001b[39m enabled=\u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.do_table_structure,\n\u001b[32m 406\u001b[39m artifacts_path=art_path,\n\u001b[32m 407\u001b[39m options=\u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.table_structure_options,\n\u001b[32m 408\u001b[39m accelerator_options=\u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.accelerator_options,\n\u001b[32m 409\u001b[39m )\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/pipeline/standard_pdf_pipeline.py:443\u001b[39m, in \u001b[36mStandardPdfPipeline._make_ocr_model\u001b[39m\u001b[34m(self, art_path)\u001b[39m\n\u001b[32m 439\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34m_make_ocr_model\u001b[39m(\u001b[38;5;28mself\u001b[39m, art_path: Optional[Path]) -> Any:\n\u001b[32m 440\u001b[39m factory = get_ocr_factory(\n\u001b[32m 441\u001b[39m allow_external_plugins=\u001b[38;5;28mself\u001b[39m.pipeline_options.allow_external_plugins\n\u001b[32m 442\u001b[39m )\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m443\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43mfactory\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mcreate_instance\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 444\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43moptions\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mpipeline_options\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mocr_options\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 445\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43menabled\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mpipeline_options\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mdo_ocr\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 446\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43martifacts_path\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mart_path\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 447\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43maccelerator_options\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mpipeline_options\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43maccelerator_options\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 448\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/models/factories/base_factory.py:57\u001b[39m, in \u001b[36mBaseFactory.create_instance\u001b[39m\u001b[34m(self, options, **kwargs)\u001b[39m\n\u001b[32m 55\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 56\u001b[39m _cls = \u001b[38;5;28mself\u001b[39m._classes[\u001b[38;5;28mtype\u001b[39m(options)]\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m57\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43m_cls\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43moptions\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43moptions\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m*\u001b[49m\u001b[43m*\u001b[49m\u001b[43mkwargs\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 58\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mKeyError\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 59\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mRuntimeError\u001b[39;00m(\u001b[38;5;28mself\u001b[39m._err_msg_on_class_not_found(options.kind))\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/docling/models/easyocr_model.py:84\u001b[39m, in \u001b[36mEasyOcrModel.__init__\u001b[39m\u001b[34m(self, enabled, artifacts_path, options, accelerator_options)\u001b[39m\n\u001b[32m 82\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.options.suppress_mps_warnings:\n\u001b[32m 83\u001b[39m warnings.filterwarnings(\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mignore\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m, message=\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33m.*pin_memory.*MPS.*\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m)\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m84\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.reader = \u001b[43measyocr\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mReader\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[32m 85\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mlang_list\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43moptions\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mlang\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 86\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mgpu\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43muse_gpu\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 87\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mmodel_storage_directory\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mmodel_storage_directory\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 88\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mrecog_network\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43moptions\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mrecog_network\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 89\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mdownload_enabled\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mdownload_enabled\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 90\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mverbose\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mFalse\u001b[39;49;00m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 91\u001b[39m \u001b[43m\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/easyocr/easyocr.py:92\u001b[39m, in \u001b[36mReader.__init__\u001b[39m\u001b[34m(self, lang_list, gpu, model_storage_directory, user_network_directory, detect_network, recog_network, download_enabled, detector, recognizer, verbose, quantize, cudnn_benchmark)\u001b[39m\n\u001b[32m 90\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.cudnn_benchmark=cudnn_benchmark\n\u001b[32m 91\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m detector:\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m92\u001b[39m detector_path = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mgetDetectorPath\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mdetect_network\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 94\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# recognition model\u001b[39;00m\n\u001b[32m 95\u001b[39m separator_list = {}\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/easyocr/easyocr.py:253\u001b[39m, in \u001b[36mReader.getDetectorPath\u001b[39m\u001b[34m(self, detect_network)\u001b[39m\n\u001b[32m 250\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mFileNotFoundError\u001b[39;00m(\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mMissing \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m%s\u001b[39;00m\u001b[33m and downloads disabled\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m % detector_path)\n\u001b[32m 251\u001b[39m LOGGER.warning(\u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mDownloading detection model, please wait. \u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m\n\u001b[32m 252\u001b[39m \u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mThis may take several minutes depending upon your network connection.\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m)\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m253\u001b[39m \u001b[43mdownload_and_unzip\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mdetection_models\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mdetect_network\u001b[49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[33;43m'\u001b[39;49m\u001b[33;43murl\u001b[39;49m\u001b[33;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mdetection_models\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mdetect_network\u001b[49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[33;43m'\u001b[39;49m\u001b[33;43mfilename\u001b[39;49m\u001b[33;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mmodel_storage_directory\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mverbose\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 254\u001b[39m \u001b[38;5;28;01massert\u001b[39;00m calculate_md5(detector_path) == \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.detection_models[\u001b[38;5;28mself\u001b[39m.detect_network][\u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mmd5sum\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m], corrupt_msg\n\u001b[32m 255\u001b[39m LOGGER.info(\u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mDownload complete\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m)\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/site-packages/easyocr/utils.py:628\u001b[39m, in \u001b[36mdownload_and_unzip\u001b[39m\u001b[34m(url, filename, model_storage_directory, verbose)\u001b[39m\n\u001b[32m 626\u001b[39m zip_path = os.path.join(model_storage_directory, \u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mtemp.zip\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m)\n\u001b[32m 627\u001b[39m reporthook = printProgressBar(prefix=\u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mProgress:\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m, suffix=\u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mComplete\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m, length=\u001b[32m50\u001b[39m) \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m verbose \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m628\u001b[39m \u001b[43murlretrieve\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mzip_path\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mreporthook\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[43mreporthook\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 629\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m ZipFile(zip_path, \u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mr\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m) \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m zipObj:\n\u001b[32m 630\u001b[39m zipObj.extract(filename, model_storage_directory)\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/urllib/request.py:240\u001b[39m, in \u001b[36murlretrieve\u001b[39m\u001b[34m(url, filename, reporthook, data)\u001b[39m\n\u001b[32m 223\u001b[39m \u001b[38;5;250m\u001b[39m\u001b[33;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m 224\u001b[39m \u001b[33;03mRetrieve a URL into a temporary location on disk.\u001b[39;00m\n\u001b[32m 225\u001b[39m \n\u001b[32m (...)\u001b[39m\u001b[32m 236\u001b[39m \u001b[33;03mdata file as well as the resulting HTTPMessage object.\u001b[39;00m\n\u001b[32m 237\u001b[39m \u001b[33;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m 238\u001b[39m url_type, path = _splittype(url)\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m240\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m contextlib.closing(\u001b[43murlopen\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mdata\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m) \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m fp:\n\u001b[32m 241\u001b[39m headers = fp.info()\n\u001b[32m 243\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# Just return the local path and the \"headers\" for file://\u001b[39;00m\n\u001b[32m 244\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# URLs. No sense in performing a copy unless requested.\u001b[39;00m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/urllib/request.py:215\u001b[39m, in \u001b[36murlopen\u001b[39m\u001b[34m(url, data, timeout, cafile, capath, cadefault, context)\u001b[39m\n\u001b[32m 213\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 214\u001b[39m opener = _opener\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m215\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43mopener\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mopen\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mdata\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtimeout\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/urllib/request.py:515\u001b[39m, in \u001b[36mOpenerDirector.open\u001b[39m\u001b[34m(self, fullurl, data, timeout)\u001b[39m\n\u001b[32m 512\u001b[39m req = meth(req)\n\u001b[32m 514\u001b[39m sys.audit(\u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33murllib.Request\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m, req.full_url, req.data, req.headers, req.get_method())\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m515\u001b[39m response = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_open\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mreq\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mdata\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 517\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# post-process response\u001b[39;00m\n\u001b[32m 518\u001b[39m meth_name = protocol+\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33m_response\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/urllib/request.py:532\u001b[39m, in \u001b[36mOpenerDirector._open\u001b[39m\u001b[34m(self, req, data)\u001b[39m\n\u001b[32m 529\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m result\n\u001b[32m 531\u001b[39m protocol = req.type\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m532\u001b[39m result = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_call_chain\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mhandle_open\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mprotocol\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mprotocol\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m+\u001b[49m\n\u001b[32m 533\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[33;43m'\u001b[39;49m\u001b[33;43m_open\u001b[39;49m\u001b[33;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mreq\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 534\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m result:\n\u001b[32m 535\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m result\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/urllib/request.py:492\u001b[39m, in \u001b[36mOpenerDirector._call_chain\u001b[39m\u001b[34m(self, chain, kind, meth_name, *args)\u001b[39m\n\u001b[32m 490\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mfor\u001b[39;00m handler \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m handlers:\n\u001b[32m 491\u001b[39m func = \u001b[38;5;28mgetattr\u001b[39m(handler, meth_name)\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m492\u001b[39m result = \u001b[43mfunc\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m*\u001b[49m\u001b[43margs\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 493\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m result \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[32m 494\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m result\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/urllib/request.py:1392\u001b[39m, in \u001b[36mHTTPSHandler.https_open\u001b[39m\u001b[34m(self, req)\u001b[39m\n\u001b[32m 1391\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34mhttps_open\u001b[39m(\u001b[38;5;28mself\u001b[39m, req):\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1392\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mdo_open\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mhttp\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mclient\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mHTTPSConnection\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mreq\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[32m 1393\u001b[39m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mcontext\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_context\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~/.conda/envs/deepseek-ocr/lib/python3.12/urllib/request.py:1347\u001b[39m, in \u001b[36mAbstractHTTPHandler.do_open\u001b[39m\u001b[34m(self, http_class, req, **http_conn_args)\u001b[39m\n\u001b[32m 1344\u001b[39m h.request(req.get_method(), req.selector, req.data, headers,\n\u001b[32m 1345\u001b[39m encode_chunked=req.has_header(\u001b[33m'\u001b[39m\u001b[33mTransfer-encoding\u001b[39m\u001b[33m'\u001b[39m))\n\u001b[32m 1346\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mOSError\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m err: \u001b[38;5;66;03m# timeout error\u001b[39;00m\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1347\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m URLError(err)\n\u001b[32m 1348\u001b[39m r = h.getresponse()\n\u001b[32m 1349\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m:\n",
"\u001b[31mURLError\u001b[39m: <urlopen error [Errno -2] Name or service not known>"
]
}
],
"source": [
"# Convert your PNG image\n",
"result = converter.convert(\"./table.pdf\")\n",
"\n",
"# Get the output\n",
"markdown_text = result.document.export_to_markdown()\n",
"print(markdown_text)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"id": "57f481c5-6bd8-4b89-a5c0-f17acac89bc0",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/skiredj.abderrahman/.conda/envs/deepseek_khalil/lib/python3.12/site-packages/transformers/generation/configuration_utils.py:590: UserWarning: `do_sample` is set to `False`. However, `temperature` is set to `0.0` -- this flag is only used in sample-based generation modes. You should set `do_sample=True` or unset `temperature`.\n",
" warnings.warn(\n",
"The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.\n",
"The attention mask is not set and cannot be inferred from input because pad token is same as eos token. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.\n",
"The `seen_tokens` attribute is deprecated and will be removed in v4.41. Use the `cache_position` model input instead.\n",
"`get_max_cache()` is deprecated for all Cache classes. Use `get_max_cache_shape()` instead. Calling `get_max_cache()` will raise error from v4.48\n",
"The attention layers in this model are transitioning from computing the RoPE embeddings internally through `position_ids` (2D tensor with the indexes of the tokens), to using externally computed `position_embeddings` (Tuple of tensors, containing cos and sin). In v4.46 `position_ids` will be removed and `position_embeddings` will be mandatory.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=====================\n",
"BASE: torch.Size([1, 256, 1280])\n",
"PATCHES: torch.Size([4, 100, 1280])\n",
"=====================\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[20, 20, 999, 230]]<|/det|>\n",
"ولا يفوتنا هنا أن نوجه ثنية إشادة وتفكير لكار الأجهزة الأمنية على تفتحها ويفتحتها في التصحر\n",
"لمختلف المحاولات الإرهابية التي تطورا رئيسة المسر بالمنوذج المغربي، الكاريشهد العالم بتميزك. كما\n",
"نؤكد أن انعكاس على أمس و استقرار البلك لا يسر معها المولة ومؤسساتها فقط، وإنما هو أيضا مر\n",
"واجبات المواصر، في إصدار التعاون والتنسيق مع الأجهزة المختصة. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[20, 250, 999, 440]]<|/det|>\n",
"وينبغي أن نذكر أيضا، أن مواجهة التصرف يجب أن تتم وفق مقاربة تشاركية تقوم على تعزيز قيم\n",
"الافتتاح والتناسل، الترويوز بها المغاربة، ويتكامل فيها النهوض بالبعث الاجتماعي والتنموي مع الخور\n",
"الخيري والتربوي، إضافة إلى الهيئات الأمني. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[885, 460, 999, 512]]<|/det|>\n",
"شعب العزيز: \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[20, 530, 999, 920]]<|/det|>\n",
"إننا نعم الله تعالى عالميا وهبنا مر نعم عالمي المغربي الصبية. وفي مقدمنتها ما حضر به الشعب\n",
"المغربي مر خضار الوفاء والتلك حم مر عرشه، والغيرة الصادقة على موحدة التهوية والترابية. فسواء\n",
"تعلق الأمر بنجاح اليهوية، أو بالعكاس على المار والمستقرار، فإن القاسم المشترك، هو خدمة المواصر\n",
"المغربي وهو أمانة ومسؤولية تاريخية، علينا جميعا النهوض بها، لمواصلة حصار مشاعر التورك المتجذبة\n",
"للملذ والشعب، مر أجر المغربي الوحدة والتصار، والمار والمستقرار. وفي ذلك خير وفاء لأرواح بأصدار هذه\n",
"الملحمة التاريخية، وفي مقدمنتها مجدنا المقدسر مجدنا الملذ صمم الكامر، وولاكنا المنعم مجدنا الملذ\n",
"العسر الثانوي، أكرر الله متهواها، وكافة شفاء الوصر الأبار. \n",
"\n",
"<|ref|>text<|/ref|><|det|>[[592, 939, 999, 988]]<|/det|>\n",
"والسلام عليكم ورمحة الله تعالى وبركاته\".\n",
"==================================================\n",
"image size: (937, 782)\n",
"valid image tokens: 613\n",
"output texts tokens (valid): 590\n",
"compression ratio: 0.96\n",
"==================================================\n",
"===============save results:===============\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"image: 0it [00:00, ?it/s]\n",
"other: 100%|██████████| 5/5 [00:00<00:00, 142663.40it/s]\n"
]
}
],
"source": [
"# prompt = \"<image>\\nFree OCR. \"\n",
"prompt = \"<image>\\n<|grounding|>Convert the document to markdown.\"\n",
"image_file = './meri.PNG'\n",
"output_path = './output/deepseek_output'\n",
"\n",
"res = model.infer(tokenizer, prompt=prompt, image_file=image_file, output_path = output_path, base_size = 1024, image_size = 640, crop_mode=True, save_results = True, test_compress = True)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "d96e9c8d-16a2-422f-a890-ffba72a4fb36",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.10.19"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5
}
|