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Documentación de OCR local

Descripción general

OCR On-Prem permite la integración sencilla de las tecnologías de reconocimiento de caracteres ópticos de Google (OCR) en tu solución local. La solución OCR On-Prem te brinda un control total sobre tu infraestructura y datos de imagen protegida para satisfacer la residencia de datos y los requisitos de cumplimiento. Esta tecnología de aprendizaje automático de primer nivel te brinda acceso a modelos de reconocimiento de caracteres de última generación que son más precisos, tienen un tamaño más pequeño y requieren menos recursos de procesamiento para ejecutarse que las soluciones existentes.

OCR On-Prem es una aplicación de Google Cloud Marketplace que se puede implementar como contenedor en cualquier clúster de GKE. Esto te brinda flexibilidad y un mayor control en la implementación, ya sea que decidas implementar en Google Cloud con GKE o de forma local con Anthos. Esto te permite aprovechar la simplicidad, agilidad y rentabilidad de el alojamiento y la administración de contenedores de Google en entornos híbridos.

Funciones clave
Transcripción de alta calidad Aplica los algoritmos avanzados de la red neuronal de aprendizaje profundo de Google para el reconocimiento automático de caracteres ópticos.
Se puede implementar en cualquier lugar Ejecútala en cualquier clúster de GKE o Anthos.
Modelos eficientes Realiza implementaciones eficientes con modelos de menos de 1 GB de tamaño que consumen recursos mínimos.
Integración de Stackdriver Exporta registros de metadatos a una ubicación centralizada.
Compatible con la API Compatibilidad total con la API de Vision y sus bibliotecas cliente
Lenguajes compatibles Respalda tu base de usuarios global con compatibilidad de idiomas para muchos idiomas latinos basados en el alfabeto latino.

Implementación e instalación

  1. Consulta la página de precios de OCR On-Prem para obtener una descripción de cómo se calcula el costo.
  2. Comunícate con el vendedor para obtener acceso a la solución.
  3. Implementa la aplicación en el clúster:
  4. Configura tu biblioteca cliente elegida para acceder a la implementación.
  5. Comienza a anotar tus archivos de imagen.