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## 新功能 - OCRmyPDF 轉換引擎：將掃描版 PDF 轉換為可搜尋 PDF - 支援 7 種語言：en, zh-TW, zh, ja, ko, de, fr - 與 PDFMathTranslate 風格一致的 UI 格式 (pdf-<lang>) - 自動偵測頁面方向並旋轉 - 自動校正傾斜 - 跳過已有文字層的頁面 - 詳細的 5 階段處理進度輸出 ## 建置 - Dockerfile：安裝 ocrmypdf 與 Tesseract OCR 語言包 ## 文件 - 更新 OCR 功能文件 - 文件目錄結構改為中文名稱 ## 測試 - 修復 BabelDOC 和 PDFMathTranslate 測試的 OCR mock - 所有 345 個測試通過
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# Docker 部署指南
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本文件說明如何使用 Docker 部署 ConvertX-CN。
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## Docker Image 版本
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### 官方預建版（推薦）
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| Tag | 說明 |
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| ----------------------------- | ---------- |
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| `convertx/convertx-cn:latest` | 最新穩定版 |
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| `convertx/convertx-cn:v0.1.x` | 指定版本號 |
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**內建功能：**
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- ✅ 核心轉換工具（FFmpeg、LibreOffice、ImageMagick 等）
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- ✅ OCR 支援：英文、繁/簡中文、日文、韓文、德文、法文
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- ✅ 字型：Noto CJK、Liberation、自訂中文字型
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- ✅ TexLive（支援 CJK/德/法）
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**Image 大小：約 4-6 GB**
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### 完整版（自行 Build）
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使用 `Dockerfile.full` 自行建構，適合需要：
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- 65 種 OCR 語言
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- 完整 TexLive
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- 額外字型套件
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```bash
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docker build -f Dockerfile.full -t convertx-cn-full .
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```
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> ⚠️ 注意：Image 大小可能超過 **10GB**，Build 時間約 **30-60 分鐘**
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## Docker Run
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### 基本啟動
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```bash
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docker run -d \
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--name convertx-cn \
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--restart unless-stopped \
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-p 3000:3000 \
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-v ./data:/app/data \
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-e TZ=Asia/Taipei \
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-e JWT_SECRET=你的隨機字串至少32字元 \
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convertx/convertx-cn:latest
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```
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### 參數說明
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| 參數 | 說明 |
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| -------------------------- | ---------- |
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| `-d` | 背景執行 |
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| `--name convertx-cn` | 容器名稱 |
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| `--restart unless-stopped` | 自動重啟 |
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| `-p 3000:3000` | 連接埠映射 |
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| `-v ./data:/app/data` | 資料持久化 |
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| `-e TZ=Asia/Taipei` | 時區設定 |
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### 進階選項
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```bash
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docker run -d \
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--name convertx-cn \
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--restart unless-stopped \
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-p 3000:3000 \
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-v ./data:/app/data \
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-e TZ=Asia/Taipei \
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-e JWT_SECRET=你的隨機字串 \
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-e ACCOUNT_REGISTRATION=false \
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-e HTTP_ALLOWED=true \
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-e AUTO_DELETE_EVERY_N_HOURS=24 \
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convertx/convertx-cn:latest
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```
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## 資料持久化
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### Volume 結構
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```
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./data/
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├── convertx.db # SQLite 資料庫
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├── uploads/ # 上傳的原始檔案
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└── output/ # 轉換後的檔案
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```
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### 建立資料夾
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**重要**：請務必先建立資料夾，否則 Docker 會建立匿名 volume。
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**Linux / macOS：**
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```bash
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mkdir -p ~/convertx-cn/data
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```
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**Windows PowerShell：**
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```powershell
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mkdir C:\convertx-cn\data
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```
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### 備份與還原
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**備份：**
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```bash
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tar -czvf convertx-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz ./data
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```
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**還原：**
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```bash
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tar -xzvf convertx-backup-20260120.tar.gz
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```
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## 硬體加速
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### NVIDIA GPU (CUDA/NVENC)
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1. 安裝 [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html)
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2. Docker Compose 配置：
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```yaml
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services:
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convertx:
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image: convertx/convertx-cn:latest
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deploy:
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resources:
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reservations:
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devices:
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- driver: nvidia
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count: all
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capabilities: [gpu]
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environment:
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- FFMPEG_ARGS=-hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda
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||
- FFMPEG_OUTPUT_ARGS=-c:v h264_nvenc -preset fast
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```
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### Intel Quick Sync Video (QSV)
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```yaml
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services:
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convertx:
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image: convertx/convertx-cn:latest
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devices:
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||
- /dev/dri:/dev/dri
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||
environment:
|
||
- FFMPEG_ARGS=-hwaccel qsv
|
||
- FFMPEG_OUTPUT_ARGS=-c:v h264_qsv -preset faster
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||
```
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### AMD VAAPI
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```yaml
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||
services:
|
||
convertx:
|
||
image: convertx/convertx-cn:latest
|
||
devices:
|
||
- /dev/dri:/dev/dri
|
||
environment:
|
||
- FFMPEG_ARGS=-hwaccel vaapi -hwaccel_device /dev/dri/renderD128
|
||
- FFMPEG_OUTPUT_ARGS=-c:v h264_vaapi
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```
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## 資源限制
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### 記憶體限制
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```yaml
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services:
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convertx:
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||
deploy:
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||
resources:
|
||
limits:
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||
memory: 4G
|
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reservations:
|
||
memory: 2G
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```
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### CPU 限制
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```yaml
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||
services:
|
||
convertx:
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||
deploy:
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||
resources:
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limits:
|
||
cpus: "2"
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```
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## 版本更新
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**1. 拉取最新版本：**
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```bash
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docker pull convertx/convertx-cn:latest
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```
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**2. 停止並移除舊容器：**
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```bash
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docker stop convertx-cn
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docker rm convertx-cn
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```
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**3. 重新啟動（使用相同的參數）：**
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```bash
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docker run -d --name convertx-cn ...
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```
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或使用 Docker Compose：
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```bash
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docker compose pull
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docker compose up -d
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```
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## 疑難排解
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### 查看日誌
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```bash
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docker logs convertx-cn
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```
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持續追蹤日誌：
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```bash
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docker logs -f convertx-cn
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```
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### 進入容器
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```bash
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docker exec -it convertx-cn /bin/bash
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```
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### 常見問題
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| 問題 | 解決方法 |
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| ----------- | ------------------------------ |
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| 啟動失敗 | 檢查日誌 `docker logs` |
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| Port 被占用 | 改用其他 port `-p 8080:3000` |
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| 權限錯誤 | `chmod -R 777 ./data` |
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| 記憶體不足 | 增加記憶體限制或減少同時轉換數 |
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## 相關文件
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- [Docker Compose 詳解](docker-compose.md)
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||
- [反向代理設定](反向代理.md)
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||
- [環境變數設定](../配置設定/環境變數.md)
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