أظهرت أساليب التعلم العميق أداءً قويًا في حل مهام تحليل صور المستندات التاريخية. ومع ذلك، ورغم توفر المكتبات والإطارات الحالية، فإن برمجة تجربة أو مجموعة تجارب وتنفيذها يمكن أن يكون عملية تستهلك وقتًا طويلاً. ولذلك، نقترح إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق يُسمى DIVA-DAF، الذي يعتمد على PyTorch Lightning وصمم خصيصًا لتحليل المستندات التاريخية. يمكن استخدام المهام المُطبقة مسبقًا مثل التجزئة والتصنيف بسهولة أو تخصيصها. كما يُمكن بسهولة إنشاء مهام خاصة بالمستخدم، مع الاستفادة من وحدات قوية لتحميل البيانات، بما في ذلك مجموعات بيانات كبيرة وأشكال مختلفة من البيانات الحقيقية (ground truth). وقد أظهرت التطبيقات التي تم تنفيذها وفورات كبيرة في الوقت المطلوب لبرمجة مهام تحليل المستندات، فضلاً عن سيناريوهات مختلفة مثل التدريب المسبق أو تغيير البنية المعمارية. وبفضل وحدة البيانات الخاصة به، يُمكن للإطار أيضًا تقليل الوقت اللازم لتدريب النموذج بشكل كبير.