FAQ¶
Q. 動作要件／推奨するデバイスのスペックを教えてください。¶
A. 必要なデバイス構成は、要求される推論時間や利用方法（CPU推論／GPU推論等）によって異なります。 以下に、弊社が推奨する動作要件を示します。
最低要件¶
ソフトウェア要件¶
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| 対応OS | Windows / macOS / Linux |
ハードウェア要件¶
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| メモリ | 8GB以上 |
| CPUアーキテクチャ | Intel / ARM |
| CPU性能 | 1GHz・4コア以上 |
| ストレージ | 2GB以上の空き容量 |
GPU要件¶
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| GPUの必要性 | 無くても動作可能 |
| GPUアーキテクチャ | NVIDIA製（利用する場合） |
| GPU VRAM | 8GB以上（利用する場合） |
ネットワーク要件¶
※オフライン機器認証用ライセンスの場合
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| 実行時 | 不要（オフライン環境で動作可能） |
| 初期セットアップ時 | ネットワーク接続が必要 |
推奨要件（YomiToku）¶
ソフトウェア要件¶
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| 対応OS | Windows / macOS / Linux |
ハードウェア要件¶
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| メモリ | 16GB以上 |
| CPUアーキテクチャ | Intel / ARM |
| CPU性能 | 2GHz・16コア以上 |
| ストレージ | 2GB以上の空き容量 |
GPU要件¶
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| GPUの必要性 | 利用推奨 |
| GPUアーキテクチャ | NVIDIA製 |
| GPU VRAM | 16GB以上 |
ネットワーク要件¶
※オフライン機器認証用ライセンスの場合
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| 実行時 | 不要（オフライン環境で動作可能） |
| 初期セットアップ時 | ネットワーク接続が必要 |
Q. オンライン認証および実行ログで送信される情報の詳細を教えてください。¶
A. 通信時には、以下の情報のみを送信します。
ライセンス認証時に送信される情報¶
{
"check_timing": "launch",
"license_key": "string",
"machine_fingerprint_hash": "string",
"secret_key": "string"
}
machine_fingerprint_hashは、買い切りライセンス利用時のみ送信されます。- 実際の機器情報そのものは送信されず、ハッシュ化された値のみが利用されます。
実行ログ送信時に送信される情報¶
{
"attributes": {
"modules": []
},
"count": 0,
"license_key": "string",
"timestamp": "2019-08-24T14:15:22Z"
}
- 処理対象の画像・PDFの内容そのものは送信されません。
- 利用状況の集計およびライセンス管理目的の情報のみを送信します。
Q. PDFを読み込む際、日本語フォントが正しく表示されない／画像に描画されない場合があります。¶
A. 実行環境に日本語フォントがインストールされていない可能性があります。 IPAフォントなど、商用利用可能な日本語フォントをインストールしてください。
Linux¶
macOS¶
brew tap homebrew/cask-fonts
brew install --cask font-ipaexfont
brew install --cask font-noto-sans-cjk
brew install --cask font-noto-serif-cjk
Windows¶
- https://moji.or.jp/ipafont/ にアクセス
- ZIPファイルを展開
.ttfファイルを右クリックし「インストール」を選択
Q. 利用枚数の確認方法を教えてください。¶
A. APIまたはダッシュボード画面から確認可能です。
APIによる確認方法¶
ダッシュボードによる確認方法¶
- サブスクリプションライセンス（Standardプラン以上）をご利用の場合に提供されます。
- ダッシュボード用アカウントは別途、弊社よりメールにてご案内します。
Q. 向き補正モジュールの利用方法を教えてください。画像が横向きになっている場合はどうすればよいですか？¶
A. 向き補正AIを利用することで自動補正が可能です。
CLIの場合¶
--rotate_detection オプションを指定してください。
Python APIの場合¶
enable_preprocess=True を指定してください。
Q. YomiTokuをWeb API形式で利用したい。¶
A. YomiToku-Pro には REST API サーバー機能が組み込まれています。 Docker を利用したデプロイにも対応しています。
詳しくは サーバー ページを参照してください。
Q. インストール時に以下のようなメッセージが表示され、Package名が UNKNOWN となります。¶
Successfully built UNKNOWN
Installing collected packages: UNKNOWN
Successfully installed UNKNOWN-0.0.0
A. setuptools 等のビルドツールのバージョンが古い可能性があります。
以下のコマンドでアップデートしてください。
Q. RTX 50 シリーズなどの新しい GPU で CUDA が認識されません。CUDA に対応した PyTorch のインストール方法を教えてください。¶
A. RTX 50 シリーズをはじめとする新しい GPU では、依存関係として標準でインストールされる PyTorch よりも新しいバージョン（CUDA 12.8 対応ビルドなど）が必要となる場合があります。 先に依存パッケージを導入した後、PyTorch 関連パッケージのみを公式の CUDA ビルドへ置き換えてください。
導入手順（uv を利用する場合）¶
リポジトリをクローン後、依存関係をインストールします。
続いて、CUDA のバージョンに対応する PyTorch 関連パッケージをインストールします（例: CUDA 12.8）。
Warning
この後に uv sync を再実行すると、PyTorch は pyproject.toml の宣言バージョンへ戻ります。その場合は置き換え手順を再度実施してください。
導入手順（pip を利用する場合）¶
YomiToku-Pro のインストール後、同様に PyTorch 関連パッケージのみを置き換えてください。
pip install --upgrade torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
CUDA 認識の確認¶
導入後、以下のコマンドで CUDA が認識されていることを確認してください。
uv run python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda, torch.cuda.is_available())"
推論が GPU 上で実行されていることは、以下の方法で確認できます。
- 実行中に
nvidia-smiで GPU 使用率・メモリ使用量を確認する torch.cuda.memory_allocated()等で CUDA メモリの確保状況を確認する
なお、CUDA が利用できない状態で device="cuda" を指定した場合、CPU へ暗黙的に切り替えて処理を継続する設計にはしておらず、初期化時または推論時にエラーとなります。PDF の画像化・前後処理・Markdown 生成などはもともと CPU 上で実行されるため、CPU 使用率が発生すること自体は推論モデルの CPU フォールバックを意味しません。
注意事項¶
- NVIDIA ドライバは、利用する CUDA バージョンおよび GPU に対応した公式最新版をご利用ください。YomiToku-Pro 側で特定バージョンは固定していません。
- YomiToku-Pro は PyTorch / torchvision の一般的な公開 API のみを利用しており、この種のマイナーバージョン更新は通常互換性があります。ただし、依存関係として宣言しているバージョンとは異なる標準構成外の組み合わせとなるため、実案件への適用前には実際の帳票・PDF での事前検証を推奨します。