在浏览器中运行 PP-DocLayoutV3 的 TypeScript SDK，基于 ONNX Runtime Web。SDK 默认加载版本化模型清单，优先选择 WebGPU 和 FP16；能力不足或会话创建失败时，全自动模式可回退到 WASM/CPU 和 FP32。
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web-view页面。不支持微信小程序原生推理。
pnpm add web-sdk-pp-doclayoutv3import { createDocLayout, DocLayoutError } from "web-sdk-pp-doclayoutv3";
const detector = await createDocLayout({
onProgress(event) {
console.log(event.phase, event.status, event.loadedBytes, event.totalBytes);
}
});
try {
const file = document.querySelector<HTMLInputElement>("input[type=file]")!.files![0]!;
const result = await detector.detect(file, { threshold: 0.5 });
console.log(result.detections, result.runtime, result.timings);
} catch (error) {
if (error instanceof DocLayoutError) console.error(error.code, error.details);
} finally {
await detector.dispose();
}初始化完成后可通过 detector.loadTimings 查看耗时拆分：totalMs 为初始化总耗时，modelMs 为模型获取与校验聚合耗时；modelDownloadMs、modelCacheMs、integrityMs、sessionMs 分别对应网络下载、缓存读取、SHA-256 完整性校验和 ONNX Runtime Session 创建，modelSource 表示 network、cache、memory 或 custom。
backend 可设为 auto、webgpu、wasm；precision 可设为 auto、fp16、fp32。全自动选择时 allowFallback 默认为 true；显式指定后端或精度时默认为 false，需要跨有效候选回退可主动设为 true。用户可传清单 URL、清单对象，或内存中的 { manifest, data }；自定义模型必须遵循相同输入、输出和后处理契约。
默认模型的支持矩阵为：WebGPU 仅支持 FP16，CPU/WASM 仅支持 FP32。使用默认模型时，SDK 会以 CAPABILITY_UNSUPPORTED 拒绝清单中不存在的显式组合；allowFallback 只会尝试清单中的有效候选。在线 Demo 仅在“自动后端 + 自动精度”时允许运行时回退；手动选择任一后端或精度后会严格执行，GPU 模式禁用 FP32，CPU 模式禁用 FP16，切换后端时若当前精度无效会改选已验证精度并显示提示。自定义清单若包含已通过验证的 WebGPU FP32 或 WASM FP16 变体，SDK 和 Demo 仍允许对应组合。
默认模型：FP16 为 74,279,796 字节，用于 WebGPU；FP32 为 143,216,104 字节，用于 WASM/CPU。FP32 已通过数值对齐与浏览器 WASM 验证，但尚未记录物理 WebGPU FP32 验证。模型使用 Apache-2.0，来源为 PaddlePaddle PP-DocLayoutV3_safetensors，详见 模型文档 与 第三方声明。
推理在用户浏览器本地完成，SDK 不会把文档图片上传到项目服务器。默认模型需要 HTTPS 下载和正确的 CORS 响应；模型缓存使用 IndexedDB。若要启用多线程 WASM，请配置 COOP/COEP 形成 crossOriginIsolated 环境。首次加载会下载约 71 MB 或 137 MB 模型，请在移动网络场景明确提示用户。
已记录的真实 WebGPU 验证环境为 Windows、Chrome 151、NVIDIA Blackwell、ONNX Runtime Web 1.27.0；FP16 单次样本的下载、会话创建和推理分别约 440 ms、1785 ms、682 ms。这不是跨设备基准，正式矩阵将在 1.0.0 发布验证中提供。
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm verify项目代码和 ONNX 衍生产物按 Apache-2.0 开源。模型与上游项目的归属信息见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。