Marker 使用教程
Marker 是一个开源工具，可以把 PDF、Word、PPT 等文件转成 Markdown 格式，速度快，识别准确率也不错。这篇文章记录一下怎么把它跑起来。
前言：
我个人很喜欢浏览instructables这个网站，网站很贴心的在右上角给了你”将文章导出为PDF”的选项，但是没有”导出为markdown”的选项。我很希望格式是md，因为在AI更喜欢读md而不是PDF的文件。我在网上搜索，最终找到这个github项目。
部署环境
前置条件
- Python 3.10 或以上
- 推荐用 Conda 管理环境（下面会说为什么）
如果你用的是 Mac M1/M2/M3，不需要额外配置，PyTorch 已经原生支持。
安装 Conda
推荐装 Miniforge，体积小，对 Apple Silicon 支持好。
# macOS Apple Silicon
curl -L -O https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
装完之后运行这条命令，让终端认识 conda：
~/miniforge3/bin/conda init zsh
然后关掉终端，重新打开。你会看到命令行前面多了一个 (base)，说明 conda 好了。
创建虚拟环境
简单理解：虚拟环境就是给这个项目单独开一个"房间"，里面装的东西不会影响你电脑上别的项目。
conda create -n marker python=3.11 -y
conda activate marker
进入环境后，命令行前面会从 (base) 变成 (marker)。
安装 Marker
pip install marker-pdf
如果还需要转 Word、PPT、EPUB 这些格式：
pip install marker-pdf[full]
验证一下
marker_single --help
等个十几秒，输出一堆参数说明就是成功了。
以后每次用之前
每次打开终端，记得先进环境：
conda activate marker
怎么用
基本格式就一行：
marker_single 你的文件路径 --output_dir 输出目录
几个常用参数：
--output_dir：指定输出到哪个文件夹--output_format：输出格式，可以选 markdown、json、html--page_range：只转某几页，比如"0,5-10"（页码从 0 开始）--force_ocr：强制 OCR，PDF 里文字是图片时用这个--langs zh：告诉它文档是中文，识别更准--use_llm：用大模型辅助，精度更高，需要配 API Key
转换完成后，输出目录里会有一个 .md 文件和提取出来的图片，用 Typora 或 Obsidian 打开就能正常显示。
实际使用示例
转一篇论文
marker_single ~/Downloads/paper.pdf \
--output_dir ~/Documents/notes
第一次跑会下载 AI 模型，大概 1GB 左右，耐心等一下。跑完之后数学公式会变成 LaTeX，表格和标题格式都会保留，效果还不错。
用 AI 工具帮你自动部署
如果觉得上面的步骤麻烦，可以把下面这段提示词丢给 Claude Code、Cursor 这类 AI 工具，让它帮你自动把环境跑通。
中文版：
你是一个专业的 Python 环境配置工程师。请帮我在这台电脑上完整部署 marker-pdf 的运行环境。
我的环境：macOS Apple Silicon（M1 Pro），Shell 为 zsh，Conda 安装在 ~/miniforge3。
请依次完成以下步骤，每步执行完检查结果，遇到报错立即分析并修复：
1. 检查 conda 是否可用（conda --version），不可用则运行 ~/miniforge3/bin/conda init zsh 并提示我重开终端
2. 创建并激活虚拟环境：conda create -n marker python=3.11 -y && conda activate marker
3. 安装 marker：pip install marker-pdf
4. 验证 PyTorch：python -c "import torch; print(torch.__version__)"，若报 libtorch_cpu.dylib 错误，立即重装：pip uninstall torch torchvision torchaudio -y && pip install torch torchvision torchaudio
5. 验证 marker：运行 marker_single --help，等待约 20 秒，输出参数列表即为成功
每步执行前先告诉我你要做什么，不要修改系统级配置。完成后输出已安装的 Python、PyTorch、marker-pdf 版本号。
English version:
You are a professional Python environment setup engineer. Please help me fully deploy the marker-pdf runtime environment on this machine.
My setup: macOS Apple Silicon (M1 Pro), shell is zsh, Conda is installed at ~/miniforge3.
Complete the following steps in order. After each step, verify the result and immediately diagnose and fix any errors:
1. Check if conda is available (conda --version). If not, run ~/miniforge3/bin/conda init zsh and ask me to reopen the terminal.
2. Create and activate a virtual environment: conda create -n marker python=3.11 -y && conda activate marker
3. Install marker: pip install marker-pdf
4. Verify PyTorch: python -c "import torch; print(torch.__version__)". If you see a libtorch_cpu.dylib error, reinstall immediately: pip uninstall torch torchvision torchaudio -y && pip install torch torchvision torchaudio
5. Verify marker: run marker_single --help, wait about 20 seconds — a list of parameters means success.
Before each step, tell me what you are about to do. Do not modify any system-level configuration. When finished, print the installed versions of Python, PyTorch, and marker-pdf.
卸载
只卸载 marker 包，保留环境：
conda activate marker
pip uninstall marker-pdf
直接删掉整个环境（更彻底）：
conda deactivate
conda env remove -n marker
总结
本地跑，不用 API Key，格式保留得还不错。有大量 PDF 要整理的话挺好用的。