在数字化时代，PDF作为信息传播的重要载体，被广泛应用于书籍、论文、报告等多种场景中。尽管其阅读和打印体验极佳，但在后期的数据处理、内容分析、格式转换等需求层出不穷，PDF文件的结构复杂性往往让转换成为一项挑战。Marker应运而生，作为一款先进的文档转换工具，它承诺快速且高精度地将PDF文件转换为人类易读的Markdown格式和机器友好的JSON结构，为数据处理和内容重用提供了坚实基础。Marker不仅支持PDF，还涵盖了多种文档类型如图片、PPTX、DOCX、XLSX、HTML及EPUB，涵盖几乎所有主流文档格式，展现出极强的通用性和适用性。其转换后的内容保留了表格、表单、方程、内联数学、链接、引用和代码块等丰富元素，极大地保留了原文档的信息和结构完整性。此外，Marker还能准确提取并保存图像，去除页面上的页眉、页脚和其它无关杂质，确保输出文档的简洁与高质量。
Marker允许用户根据自身需求扩展自定义处理逻辑和格式化规则，灵活性极强。对于需要结构化数据的用户，Marker提供基于JSON Schema的结构化提取功能（目前仍处于测试阶段），通过结合大型语言模型（LLM）进一步提升数据识别和格式化精度。Marker支持在GPU、CPU甚至苹果的MPS平台上运行，兼顾效率和普适性。性能方面，Marker的表现优于众多云端及开源同类工具，如Llamaparse和Mathpix。仅处理单页PDF时速度已显著，批量处理时，Marker在高性能硬件（如NVIDIA H100）上展现出高达每秒25页的惊人转换能力，满足大规模文档处理需求。Marker的混合模式（Hybrid Mode）尤其强大，通过激活--use_llm参数调用大型语言模型辅助，系统实现跨页表格合并、内联数学格式化、表单数值提取等高级功能，极大提升转换的完整性和正确性。
Marker默认采用谷歌Gemini 2.0 Flash模型，当然也支持多种LLM后端，可自由切换，满足不同场景对准确率和性能的追求。Marker不仅有命令行工具，官方还自带交互式Streamlit应用，用户只需安装相应库，便能在图形界面模式下快速尝试和调试转换流程，便于理解各种参数的影响和效果。用户可以对单页面、指定页面区间或整个文件夹进行批量处理，支持并发多线程和多GPU，并提供了灵活的输入输出参数配置，比如分页输出、自定义转换器选择等。对开发者而言，Marker的核心转换模块以白盒方式开放，支持直接调用PDFConverter、TableConverter、OCRConverter、ExtractionConverter等类库，方便进行个性化封装与二次开发。Marker不仅支持标准的Markdown和JSON输出，亦能生产HTML和“Chunks”（扁平化块列表）格式，满足不同下游处理管线的需求。JSON格式以树状结构呈现文档层次与内容，详细包含块ID、类型、HTML代码、位姿多边形坐标、章节层级等关键信息，适用于复杂结构化内容分析。
Chunks格式更适合信息检索和分块处理，简化树结构带来的递归解析难题。Marker对OCR表现也有特别优化，默认使用内置Heuristics和Surya模型进行自动文本识别，即使面对扫描版或低质量PDF也能有效提取文本。OCR单独模块OCRConverter为纯OCR需求定制，支持保留字符级和位置信息。对于结构化数据提取，ExtractConverter配合自定义JSON Schema与LLM服务，实现抽取文档中特定字段和表单信息，提升自动化程度，减少人工二次处理工作。Marker每日社区活跃，用户可通过Discord参与技术讨论、反馈建议以及获取最新版本。官方重视开源协议与商业生态，模型权重遵循AI Pubs Open Rail-M协议，代码基于GPL许可证，支持研究和部分商业应用。
对于定制化商业授权或解除GPL限制，官方网站提供多样化付费方案。部署方面，Marker不仅提供简洁的FastAPI服务器示例，方便用户在本地测试API请求，还支持Modal等云端平台，助力快速开箱即用的服务上线。用户在大型项目中可根据硬件资源灵活调整并行转换数量及显存利用率，保证系统稳定与高效。通过对Benchmark数据的分析，Marker在不同文档类型的转换中均表现出优异的准确度与速度，尤其在科学论文、书籍、财务报告等领域，结合LLM模式能明显提升表格识别和文本理解质量。Marker的持续开发目标是攻克更复杂的布局和嵌套表单识别难题，完善对极端格式的支持，并持续优化转换速度和资源占用。用户只需安装Python环境及PyTorch，命令pip install marker-pdf即刻体验基础功能，安装full包获得全部格式支持。
使用时灵活配置TORCH_DEVICE、强制OCR、块校正提示等参数，配合调试模式可以轻松解决不同文档的识别难题。Marker的发布充分满足了当下企业和研究机构对文档数字化处理智能化的高标准要求。用它不仅能快速实现文件转换，还能为后续的知识抽取、问答系统、多模态检索提供可靠的结构化基础，是现代信息工作者不可或缺的工具。未来，随着大型语言模型的深入整合和开源生态的不断完善，Marker将在文档智能转换领域持续塑造标杆，引领行业走向更高质量、更高效率的新纪元。
