Image-Text-to-Text
GGUF
German
English
ocr
vision
german
invoice-extraction
llama-cpp
ollama
conversational
Instructions to use Keyven/german-ocr-3.1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="Keyven/german-ocr-3.1", filename="german-ocr-3.1-F16.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Describe this image in one sentence." }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg" } } ] } ] ) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- llama.cpp
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with llama.cpp:
Install from brew
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Keyven/german-ocr-3.1" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Keyven/german-ocr-3.1", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Describe this image in one sentence." }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg" } } ] } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
- Ollama
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with Ollama:
ollama run hf.co/Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
- Unsloth Studio new
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with Unsloth Studio:
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Keyven/german-ocr-3.1 to start chatting
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Keyven/german-ocr-3.1 to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Keyven/german-ocr-3.1 to start chatting
- Docker Model Runner
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.german-ocr-3.1-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
File size: 5,081 Bytes
86a86b5 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 | ---
license: apache-2.0
language:
- de
- en
tags:
- ocr
- vision
- german
- invoice-extraction
- gguf
- llama-cpp
- ollama
pipeline_tag: image-text-to-text
---
# 👁 German-OCR-3.1
> **Das deutsche Vision-OCR-Modell von [Keyvan.ai](https://german-ocr.de) — Teil der German-OCR-3 Kollektion.**
```bash
ollama run Keyvan/german-ocr-3.1
```
---
## Die Geschichte
German-OCR-3 begann als kleine Idee: ein Modell, das **deutsche Geschäftsdokumente**
wirklich versteht — Rechnungen, Briefe, Bescheide, Quittungen, Verträge.
Nicht „auch deutsch", sondern auf deutsche Bürokratie und deutsches Layout spezialisiert.
Die **3.1-Generation** ist die feinabgestimmte, engineered + optimierte Version dieser
Kollektion. Zwei spezialisierte Modelle:
| Modell | Rolle |
|---|---|
| **👁 German-OCR-3.1** *(du bist hier)* | Vision-OCR — Bild rein, sauberes JSON raus |
| 🇩🇪 [**German-Text-3.1**](https://ollama.com/Keyvan/german-text-3.1) | Text-Assistent für Übersetzung, Zusammenfassung, Analyse, Chat |
OCR-3.1 wurde mit harten Regeln für **Halluzinations-Vermeidung** konfiguriert:
lieber `null` als geraten, Originalschreibweise behalten, sender vs. recipient
sauber trennen — das alles ist Pflicht in der Engineering-Konfiguration.
---
## ✨ Was kann das Modell?
**Bild rein → Strukturiertes JSON raus.**
| Doc-Typ | Erkennt |
|---|---|
| 🧾 **Rechnung** | sender, recipient, IBAN, USt-ID, line_items, amount_net/vat/total, due_date, payment_terms |
| 📬 **Brief** | sender, recipient, Betreff, Datum, Aktenzeichen |
| 📋 **Formular** | Felder, Werte, Unterschriften-Felder |
| 🧾 **Quittung** | Händler, Datum, Positionen, Summe, Steuersatz |
| ⚖️ **Bescheid** | Behörde, Aktenzeichen, Empfänger, Betrag, Frist |
| 📄 **Vertrag** | Parteien, Datum, Schlüsselklauseln |
### JSON Output Schema
```json
{
"document_type": "invoice",
"language": "de",
"invoice_number": "...",
"invoice_date": "YYYY-MM-DD",
"due_date": "YYYY-MM-DD",
"sender": {"name": "...", "address": "...", "vat_id": "...", "iban": "..."},
"recipient": {"name": "...", "address": "...", "customer_id": "..."},
"line_items": [
{"position": 1, "description": "...", "quantity": 1, "unit": "Stueck",
"unit_price_net": 0.00, "amount_net": 0.00, "vat_rate": 19}
],
"amount_net": 0.00, "amount_vat": 0.00, "amount_total": 0.00,
"currency": "EUR",
"notes": []
}
```
**Garantien:**
- ✅ JSON-Validität
- ✅ `null` statt erfundener Werte (Halluzinations-Stop-Regel)
- ✅ Originalschreibweise + Umlaute
- ✅ ISO-Datum, Punkt-Dezimal, EUR-Code
- ✅ sender ≠ recipient klar getrennt
---
## 🚀 Quick Start
### Ollama (1 Zeile)
```bash
ollama run Keyvan/german-ocr-3.1
```
API mit Bild:
```bash
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "Keyvan/german-ocr-3.1",
"messages": [{
"role": "user",
"content": "Extrahiere als JSON.",
"images": ["BASE64_IMAGE_HERE"]
}],
"think": false
}'
```
### llama-server (HF GGUF, Two-File-Pattern)
```bash
hf download Keyven/german-ocr-3.1 \
german-ocr-3.1-Q8_0.gguf \
mmproj-german-ocr-3.1-F16.gguf
llama-server \
-m german-ocr-3.1-Q8_0.gguf \
--mmproj mmproj-german-ocr-3.1-F16.gguf \
--port 8080 -ngl 99
```
---
## 📦 Files (auf [HuggingFace](https://huggingface.co/Keyven/german-ocr-3.1))
| File | Größe | Use case |
|---|---|---|
| `german-ocr-3.1-Q4_K_M.gguf` | 941 MB | Compact / Edge |
| `german-ocr-3.1-Q8_0.gguf` | 1.6 GB | ⭐ **Recommended** |
| `german-ocr-3.1-F16.gguf` | 2.9 GB | Full precision |
| `mmproj-german-ocr-3.1-F16.gguf` | 1.3 GB | **Required** für Vision (llama-server) |
> **Hinweis**: Über Ollama Hub bekommst du das Modell als single-package mit Vision —
> der mmproj-Sidecar wird nur für die manuelle llama-server-Route benötigt.
---
## 🛠 Hardware
| Variant | RAM (CPU) | VRAM (GPU) |
|---|---|---|
| Q4 + Vision | 4 GB | 4 GB |
| Q8 + Vision | 6 GB | 6 GB |
| F16 + Vision | 10 GB | 10 GB |
GPU empfohlen für Echtzeit-OCR. Context: **32 768 Tokens**.
---
## 🤝 German-OCR Familie
| | Was | Wo |
|---|---|---|
| 👁 **German-OCR-3.1** | Vision-OCR (du bist hier) | [ollama.com](https://ollama.com/Keyvan/german-ocr-3.1) · [HF](https://huggingface.co/Keyven/german-ocr-3.1) |
| 🇩🇪 **German-Text-3.1** | Text-Assistent | [ollama.com](https://ollama.com/Keyvan/german-text-3.1) · [HF](https://huggingface.co/Keyven/german-text-3.1) |
| ☁️ **German-OCR Cloud API** | Managed Service mit höherer Genauigkeit | [german-ocr.de](https://german-ocr.de) |
| 📝 **German-OCR for Word** | Office Add-in | [office.german-ocr.de](https://office.german-ocr.de) |
---
## 📜 License & Credits
**Apache License 2.0** — kommerzielle Nutzung mit Attribution erlaubt.
**NOTICE**: Aufgebaut auf [Qwen3.5](https://qwenlm.github.io/) von Alibaba Cloud.
Die German-OCR-3.1-Kollektion ist eine in Deutschland engineered + optimierte
Distribution für deutsche Geschäftsdokumente. Architecture credit: Qwen Team.
Build mit ❤️ in 🇩🇪 von **[Keyvan Hardani](https://german-ocr.de)**.
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