Chandra OCR 是一款功能強大的開源 OCR 模型，專為解決複雜排版、長文檔、模糊掃描件的識別難題而設計 [ 00:17 , 00:54 ]。它具備 9B 參數，支持超過40種語言（包含中文及手寫體），並能進行結構化輸出（如 Markdown, HTML），有效處理表格、公式、頁眉頁腳等複雜元素 [ 01:26 ]。 一、 安裝與部署步驟 影片介紹了兩種部署方式，一種是透過 M Studio (應為 LM Studio) 的簡易安裝，另一種是透過官方倉庫在 Ubuntu 系統上進行本地部署。 方式一：M Studio (簡易安裝) 在 M Studio 中，點擊「發現」（Discover） [ 02:02 ]。 在搜索框中輸入模型名稱（Chandra OCR）。 選擇 4-bit 或 8-bit 的量化版本。 點擊「下載」即可開始使用 [ 02:12 ]。 方式二：官方倉庫本地部署 (以 Ubuntu 為例) 影片重點演示了在 Ubuntu 系統上的部署流程 [ 02:23 ]： 安裝 uv : # 執行命令安裝 uv [00:02:27] (影片中顯示了相關命令) 克隆 (Clone) 官方倉庫: # 執行 git clone 命令 [00:02:30] (影片中顯示了相關命令) 進入項目目錄: # 執行 cd 命令進入項目路徑 [00:02:34] (影片中顯示了相關命令) 安裝項目依賴: # 使用 uv 命令安裝項目 [00:02:38] (影片中顯示了相關命令) 激活虛擬環境: # 執行命令激活虛擬環境 [00:02:43] (影片中顯示了相關命令) 安裝 Chandra OCR: # 使用 pip 命令安裝 [00:02:47] (影片中顯示了相關命令) 二、 啟動與測試驗證 部署完成後，影片展示瞭如何啟動 Web UI 界面並進行多項功能驗證。 啟動 Web UI 執行官方提供的命令來啟動 Demo UI [ 02:59 ]。 啟動成功後，在瀏覽器中打開對應的本地地址 [ 03:06 ]。 在 UI 界面左側，點擊下拉菜單並選擇「HF」來加載模型。此時後端會開始下載模型權重文件 [ 03:13 ]。 實測驗證 影片使用了多種複...
以下只是一段自己對自己對的對談，稍微記錄一下感覺， 很難確切的來說知道了什麼，但多少透過與 AI 協作紀錄一下自己的心路歷程。 一位 IT 專業人士，到轉型為產品技術管理，公司技術長，執行長或者管理者。不論規模大小，相信各位在這條路不只是憑運氣，也不是靠職能上的奇蹟，而是長期的累積、影響力的擴展，以及願意不斷學習與成長的結果。 當年資愈深，愈能理解企業運作的全貌：產品、流程、文化、客戶、政治——這些都不再只是「部門」的事情，而是一個有機的系統，以及許多的一間扛起，有的時候這很隱晦，但也是很直覺，不是需要想太多的事情。 IT 的角色，很容易接觸各種領域：營運、財務、行銷、供應鏈。這樣的歷練，不僅培養了全局觀，也累積了跨部門的信任與影響力。 而真正讓人從技術專家轉向領導者的關鍵，是願意承擔責任。 從只關心技術能量，專案交付，逐步轉為思考損益（P&L），去理解每個決策背後的營收與成本。 這過程不容易，要時刻不斷提醒自己，這過程裡需要不斷挑戰自己，把熟悉的事放下，去擁抱那些一開始看不懂、也不確定能不能做好的領域。 很多人會說，IT 人不懂商業；但事實上，技術思維若能與商業敏感度結合，反而能帶來更深的策略視野。尤其在以科技為驅動的時代，懂技術的 CEO 更能看清平台、風險與未來。 不過，走這條路的難度，在於心態的調整，我也持續在學習中。 學得越多，越會發現自己的渺小。以前總覺得一切都能掌控，但當層次越高、責任越重，就越能體會「能做的其實很有限」。許多時候，我們陷在自己的慣性思考裡，看似掌握，其實被框架困住。 在這過程中，能夠遇到說真話的人，『那些不迎合、不迴避、願意一針見血指出問題的人——都是珍貴的貴人。』因為正是他們，讓你看見盲點，學會承擔，學會放下。 這條路不只是升遷的軌跡，而是一段修煉。學會放下掌控、學會面對真實、學會信任團隊，也學會在不確定中繼續前進。 我自己也還在摸索，在這條路上，學習、看見、承擔、放下、再學習。 目標不是為了成為某個職稱，而是為了讓自己能夠更清楚地建立起一個又一個屬於自己的代表作，面對自己、面對他人，和找到自己的天命。