Калі распрацоўшчыкі ўпершыню выпрабаваюць мадэлі штучнага інтэлекту транскрыпцыі, яны часта ўзбуджаюцца. Гэта як знайсці чароўнае рашэнне, якое раптам адкрые велізарны новы патэнцыял, пакуль не знойдзецца хто-то, хто разбярэся з лічбамі. Захапленне хутка знікае, калі рэальныя выдаткі на інтэграцыю гэтых мадэляў штучнага інтэлекту ў бізнес-інфраструктуру становяцца відавочнымі. Магічны трук пачынае выглядаць больш як дарагое хобі. Высокакакаштабнае абсталяванне або платы за аблокавыя паслугі і складанасць маштабавання хутка дадаюцца, ператвараючы першапачатковае хваляванне ў праверку рэальнасці.
Нягледзячы на іх уражлівую дакладнасць і магчымасці, добрыя мадэлі штучнага інтэлекту транскрыпцыі ўяўляюць сабой некалькі значных праблем. Давайце паглядзім на мадэлі Whisper OpenAI, засяродзіўшыся на іх апаратных патрабаваннях:
| Model | Size | RAM Requirement | Speed |
|---|---|---|---|
| Whisper Tiny | 39 MB | 1 GB | Very Fast (x10) |
| Whisper Base | 74 MB | 1.5 GB | Fast (x7) |
| Whisper Small | 244 MB | 2 GB | Moderate (x4) |
| Whisper Medium | 769 MB | 5 GB | Slower (x2) |
| Whisper Large-v3 | 1550 MB | 10 GB | Slowest |
Вялікія мадэлі штучнага інтэлекту прапануюць вялікую дакладнасць, але патрабуюць значнай памяці і апрацоўчай магутнасці, што можа быць складана. Гэта асабліва дакладна для жывых транскрыпцый, дзе хуткая апрацоўка мае вырашальнае значэнне. Вялікія мадэлі патрабуюць больш часу для апрацоўкі аўдыё, што ўплывае на вопыт карыстальніка, калі патрэбныя імгненныя вынікі.
Каб збалансаваць якасць і эфектыўнасць, пастаўшчыкі паслуг транскрыпцыі SaaS звычайна не раскрываюць, якія мадэлі штучнага інтэлекту яны выкарыстоўваюць, часта таму, што яны спрабуюць скараціць выдаткі, пазбягаючы вялікіх, рэсурсаінтэнсіўных мадэляў.
Аднак больш буйныя мадэлі вельмі важныя для якасці вашых транскрыпцый. Вы можаце прачытаць больш пра гэта тут:
Давайце паглядзім, як доўга гэта зойме, каб перапісаць 1 гадзіна папярэдне запісанай прамовы з дапамогай шэптам large-v3 мадэль на AWS:
| Graphic Card | EC2 Instance | Cost per Hour | Transcription Time | Total Cost |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | p4d.24xlarge | $32.77 | 10 minutes | $5.46 |
| NVIDIA V100 | p3.2xlarge | $3.06 | 13 minutes | $0.68 |
| NVIDIA T4 | g4dn.xlarge | $0.526 | 40 minutes | $0.35 |
| NVIDIA K80 | p2.xlarge | $0.75 | 50 minutes | $0.75 |
| NVIDIA M60 | g3s.xlarge | $0.75 | 67 minutes | $0.83 |
(Гэтыя выдаткі заснаваныя на цэнах AWS у N. Вірджынія рэгіён і можа вар'іравацца ў залежнасці ад вашага рэгіёну. Падатак не ўключаны. )
Даданне дадатковых мадэляў штучнага інтэлекту, якія паляпшаюць транскрыпцыю, напрыклад, пераклад, часовыя маркі слоў, рэзюмэ або дыяграмікацыя прамоўцы, можа яшчэ больш павялічыць патрабаванні да апаратнага забеспячэння і выдаткі.
Нашы інструменты транскрыпцыі з адкрытым зыходным кодам выдатна падыходзяць для эксперыментаў. Яны часта збіраюцца бліскучымі дактарантамі, якія спрабуюць пашырыць межы навукі аб дадзеных. На жаль, яны не гатовыя да вытворчасці для большасці патрабаванняў бізнесу. Каб карыстацкае рашэнне працавала, бізнэсу патрэбныя эксперты па машынным навучанні, інжынеры ў воблаку і шмат распрацоўшчыкаў Python, і гэта хутка становіцца дорага. Для малых і сярэдніх прадпрыемстваў кошт зборкі каманды мары можа быць вышэй, чым сама абсталяванне.
Падтрыманне карыстацкіх рашэнняў транскрыпцыі штучнага інтэлекту выходзіць за рамкі простай пачатковай наладкі і апаратнага забеспячэння. Працягванне рэгулярных абнаўленняў драйвераў графічнага працэсара, патчаў бяспекі і паляпшэнняў мадэляў штучнага інтэлекту дадае значныя пастаянныя выдаткі. Акрамя таго, ёсць абслугоўванне хмарнай інфраструктуры, барацьба з адключэннямі сістэмы, перападрыхтоўка мадэляў пры эвалюцыі дадзеных і забеспячэнне адпаведнасці з новымі правіламі прыватнасці дадзеных. Кожны з гэтых фактараў патрабуе часу, вопыту і рэсурсаў, што павялічвае агульныя выдаткі на валоданне.
Стварэнне ўласнай сістэмы транскрыпцыі можа здацца спакуслівым, але гэта складана. Гэта ўключае ў сябе інтэграцыю некалькіх мадэляў, аптымізацыю хуткасці і кіраванне маштабаванасцю апаратнага забеспячэння. Для большасці каманд выкарыстанне такой платформы, як VocalStack, значна больш эфектыўнае, эканоміць час, грошы і галаўныя болі.
Каб знізіць выдаткі, распрацоўшчыкі могуць паспрабаваць стварыць карыстацкае рашэнне, прыстасаванае да іх унікальных бізнес-неабходнасцяў. Хоць гэта можа быць магчымым для каманд з глыбокім вопытам у некалькіх галінах, гэта не без праблем. Няма адзінага падыходу да якаснай транскрыпцыі. Стварэнне надзейнай паслугі транскрыпцыі азначае інтэграцыю некалькіх мадэляў штучнага інтэлекту і кіраванне маштабаванымі хмарнымі паслугамі, якія могуць стаць складанымі і патрабуюць вялікай колькасці рэсурсаў.
Замест таго, каб ствараць сваё ўласнае рашэнне з нуля, што можа заняць шмат часу і выдаткаў, больш эфектыўна выкарыстоўваць платформу VocalStack, якая ўжо вырашае гэтыя праблемы. Распрацоўка сістэмы для апрацоўкі вялікіх мадэляў, аптымізацыі хуткасці, кіравання маштабаванасцю апаратнага забеспячэння і падтрымання эканамічнай эфектыўнасці не з'яўляецца трывіяльнай.
Выкарыстоўваючы ўстаноўленае рашэнне, як VocalStack, вы можаце засяродзіцца на тым, што мае значэнне - забяспечваць лепшы вопыт транскрыпцыі, без марнавання часу і дарагога працэсу стварэння ўласнай інфраструктуры. VocalStack апрацоўвае ўсю цяжкую працу: ад аптымізацыі хуткасці і маштабаванасці да кіравання патрэбамі апаратнага забеспячэння. Гэта дазваляе вам прапусціць галаўныя болі і нырнуць прама ў прадастаўленне бесперапыннай, высакаякаснай паслугі транскрыпцыі. Уявіце сабе свабоду інавацый без клопату аб складаных праблемах задняга канца - вось што прапануе VocalStack.
Дарэчы, у без дадатковых выдаткаў,VocalStack выкарыстоўвае разнастайны спектр мадэляў штучнага інтэлекту для значнага паляпшэння якасці кожная транскрыпцыя. (Увасабленне).
Больш падрабязна прачытайце на www.vocalstack.com/business
Калі вы распрацоўшчык і не супраць забрудзіць рукі, чаму б не паспрабаваць мадэлі з адкрытым зыходным кодам Whisper? Кіруйцеся ў OpenAI's Whisper GitHub рэпазітарый і эксперыментаваць з рознымі памерамі мадэляў. (Абавязкова: больш буйныя мадэлі могуць прывесці да перагрэву вашага машыны, калі ў вас няма спецыялізаванай графічнай карты).
Пасля некалькіх тэставых транскрыпцый з Whisper на вашай лакальнай машыне, вы можаце пачаць вызначаць некалькі праблем з ручным выкарыстаннем Whisper. Напрыклад, маштабаванасць можа быць дарагой, і Whisper не аптымізаваны для жывых транскрыпцый па змаўчанні, што патрабуе дадатковых карыстацкіх рашэнняў.
Не хвалюйцеся, VocalStack мае вашу спіну! Загрузіце VocalStack JavaScript SDK і транскрыпцыя стане лёгкай:
Scroll Up