多模态大语言模型（LLMs）在图像文本提取方面表现优异，但成本高、速度慢且需要强大硬件。传统OCR工具如Tesseract轻便快速，但准确性较低。比较显示，Gemini和Deepseek在准确性上优于传统工具，但复杂性和部署挑战较大。选择应根据具体目标而定。

Meryem是TitanML的联合创始人兼首席执行官，她讨论了大语言模型（LLM）部署的挑战与解决方案。她建议自托管以降低成本和提高性能，并提供了七个部署技巧，如了解部署边界、量化模型、优化推理和集中基础设施。她强调灵活性和小模型的重要性，以应对快速变化的技术环境。