Kada programeri prvi put isprobaju transkripcijske AI modele, često su oduševljeni. Čini se kao da pronalazite magično rešenje koje odjednom otključava ogroman novi potencijal... sve dok neko ne izračuna brojeve. Uzbuđenje brzo nestaje kada se ostvare stvarni troškovi integracije ovih AI modela u poslovnu infrastrukturu. Mađionički trik počinje da liči na skupo hobi. Visoki troškovi hardvera ili usluga u oblaku i složenost skaliranja brzo se povećavaju, pretvarajući početni uzbuđenje u provjeru stvarnosti.
Uprkos impresivnoj tačnosti i mogućnostima, dobri modeli veštačke inteligencije za transkripciju predstavljaju nekoliko značajnih izazova. Pogledajmo OpenAI-ove Whisper modele, fokusirajući se na njihove hardverske zahtjeve:
| 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 |
Veliki modeli veštačke inteligencije nude veliku preciznost, ali zahtijevaju značajnu memoriju i procesorsku snagu, što može biti izazov. Ovo je posebno tačno za transkripcije uživo, gdje je brza obrada od presudnog značaja. Veliki modeli zahtijevaju više vremena za obradu zvuka, što utiče na korisničko iskustvo kada su potrebni trenutni rezultati.
Da bi se izbalansirao kvalitet i efikasnost, pružatelji usluga transkripcije SaaS-a obično ne otkrivaju koje modele veštačke inteligencije koriste, često zato što pokušavaju da smanje troškove izbjegavanjem velikih, resursa intenzivnih modela.
Međutim, veći modeli su veoma važni za kvalitet vaših transkripcija. Više o tome možete pročitati ovde:
Da vidimo koliko će trajati da se transkribiše 1 sat Pre-recorded speech (pre-recorded speech) - snimak govora koji se izvodi u okviru Whisper-a large-v3 Model na AWS-u:
| 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 |
(Ovi troškovi su zasnovani na AWS cijenama u N. Virginia regija i može varirati u zavisnosti od regije. Porez nije uključen. (Usput,)
Dodavanje dodatnih AI modela koji poboljšavaju transkripciju kao što su prevod, vremenske oznake riječi, sumiranje ili dijarizacija govornika može dodatno povećati zahtjeve za hardverom i troškove.
Open-source transkripcijski alati su danas odlični za eksperimentisanje. Često ih sastavljaju briljantni studenti doktorata koji pokušavaju da pomeraju granice nauke o podacima. Nažalost, oni nisu spremni za proizvodnju za većinu poslovnih zahtjeva. Da bi prilagođeno rešenje funkcionisalo, preduzećima su potrebni stručnjaci za mašinsko učenje, inženjeri za oblak i mnogo Python programera, a to brzo postaje skupo. Za male i srednje kompanije, troškovi sastavljanja tima iz snova mogu biti veći od samog hardvera.
Održavanje prilagođenih rešenja za transkripciju veštačke inteligencije ide dalje od početne postavke i hardvera. Upravljanje redovnim ažuriranjima GPU upravljačkih programa, sigurnosnim zakrpama i poboljšanjima AI modela dodaje značajne tekuće troškove. Pored toga, tu je i održavanje infrastrukture u oblaku, rješavanje prekida sistema, preobuka modela kada se podaci razvijaju i obezbeđivanje usklađenosti sa novim propisima o privatnosti podataka. Svaki od ovih faktora zahtijeva vrijeme, stručnost i resurse, što povećava ukupne troškove vlasništva.
Izgradnja sopstvenog sistema transkripcije može izgledati primamljivo, ali je složeno. To uključuje integraciju više modela, optimizaciju brzine i upravljanje skalabilnošću hardvera. Za većinu timova, korištenje uspostavljene platforme kao što je VocalStack je mnogo efikasnije - štedi vrijeme, novac i glavobolje.
Da bi smanjili troškove, programeri bi mogli pokušati da stvore prilagođeno rešenje prilagođeno njihovim jedinstvenim poslovnim potrebama. Iako je ovo moguće za timove sa dubokom stručnošću u nekoliko oblasti, nije bez izazova. Ne postoji jedinstven pristup kvalitetnoj transkripciji. Stvaranje robusne transkripcijske usluge znači integraciju više AI modela i upravljanje skalabilnim cloud uslugama, koje mogu postati komplikovane i resurse intenzivne.
Umesto da izgradite sopstveno prilagođeno rešenje od nule, što može biti dugotrajno i skupo, efikasnije je koristiti VocalStackovu platformu koja već rješava ove izazove. Razvoj sistema za rukovanje velikim modelima, optimizaciju brzine, upravljanje skalabilnošću hardvera i održavanje troškovne efikasnosti nije trivijalno.
Koristeći uspostavljeno rešenje kao što je VocalStack, možete se fokusirati na ono što je važno - pružanje najboljeg iskustva transkripcije - bez dugotrajnog i skupog procesa izgradnje sopstvene infrastrukture. VocalStack se bavi svim teškim radovima: od optimizacije brzine i skalabilnosti do upravljanja potrebama hardvera. Ovo vam omogućava da preskočite glavobolje i odmah se uronite u pružanje bezuslovne, visokokvalitetne usluge transkripcije. Zamislite slobodu inovacija bez brige o složenim backend izazovima - to je ono što VocalStack nudi.
Usput, u bez dodatnih troškova,VocalStack koristi raznovrsne modele veštačke inteligencije kako bi značajno poboljšao kvalitet svaka transkripcija.- Šta?.
Pročitajte više na www.vocalstack.com/business
Ako ste programer i ne smeta vam da uprljate ruke, zašto ne probate Whisper modele otvorenog koda? Idite prema OpenAI-ov Whisper GitHub repozitorij Eksperimentirajte sa različitim veličinama modela. (Pozor: veći modeli mogu uzrokovati pregrijavanje mašine ako nemate specijalizovanu grafičku karticu).
Nakon nekoliko test transkripcija sa Whisperom na vašem lokalnom računaru, možda počnete da identificirate nekoliko izazova sa ručnim korišćenjem Whisper-a. Na primjer, skalabilnost može biti skupa, a Whisper nije optimizovan za transkripcije uživo po podrazumevanju, što zahtijeva dodatna prilagođena rješenja.
Ne brini, VocalStack ti čuva leđa! Preuzmite VocalStack JavaScript SDK i transkripcija postaje lagana:
Scroll Up