Když vývojáři poprvé vyzkoušejí modely transkripční umělé inteligence, jsou často nadšeni. Je to jako najít kouzelné řešení, které náhle odemkne obrovský nový potenciál, dokud někdo nezmění čísla. Vzrušení rychle vybledne, když se zjeví skutečné náklady na integraci těchto modelů umělé inteligence do obchodní infrastruktury. Kouzelnický trik začíná vypadat spíše jako drahý koníček. Vysoký hardware nebo poplatky za cloudové služby a složitost škálování se rychle sčítá, čímž se z počátečního vzrušení stává ověřování reality.
Navzdory své působivé přesnosti a schopnostem představují dobré modely transkripce umělé inteligence několik významných výzev. Podívejme se na Whisper modely OpenAI, zaměřené na jejich hardwarové požadavky:
| 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 |
Velké modely umělé inteligence nabízejí velkou přesnost, ale vyžadují značnou paměť a výpočetní výkon, což může být náročné. To platí zejména pro živé transkripce, kde je rychlé zpracování zásadní. Velké modely trvají déle na zpracování zvuku, což má vliv na uživatelskou zkušenost, když jsou zapotřebí okamžité výsledky.
Pro vyvážení kvality a účinnosti poskytovatelé transkripčních služeb SaaS obvykle nezveřejňují, které modely umělé inteligence používají, často proto, že se snaží snížit náklady tím, že se vyhýbají velkým, zdrojově náročným modelům.
Větší modely jsou však velmi důležité pro kvalitu vašich transkripcí. Více o tom si můžete přečíst zde:
Uvidíme, jak dlouho bude trvat přepis 1 hodina předem nahrané řeči pomocí Whisper's large-v3 model na 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 |
(Tyto náklady jsou založeny na cenách AWS v N. Virginia a může se lišit podle vašeho regionu. Daň není zahrnuta. )
Přidání doplňkových modelů umělé inteligence, které zlepšují transkripci, jako je překlad, časové známky slov, shrnutí nebo diarizace mluvčího, může dále zvýšit požadavky na hardwarový vybavení a náklady.
Transkripční nástroje s otevřeným zdrojovým kódem jsou dnes skvělé pro experimentování. Často je sestavují brilantní doktorandi, kteří se snaží posunout hranice datové vědy. Bohužel nejsou připraveny k výrobě pro většinu obchodních požadavků. Aby řešení na zakázku fungovalo, firmy potřebují odborníky na strojové učení, inženýry v cloudu a mnoho vývojářů Pythonu, a to rychle stává drahým. Pro malé a střední podniky mohou být náklady na sestavení tohoto týmů snů vyšší než samotný hardware.
Udržování přizpůsobených řešení pro transkripci umělé inteligence přesahuje pouhé počáteční nastavení a hardwarový systém. Udržování pravidelných aktualizací ovladačů GPU, bezpečnostních záplat a vylepšení modelů umělé inteligence přidáva významné průběžné náklady. Navíc je tu údržba cloudové infrastruktury, řešení výpadků systému, přeškolení modelů, když se data vyvíjejí, a zajištění souladu s novými předpisy o soukromí dat. Každý z těchto faktorů vyžaduje čas, odborné znalosti a zdroje, což zvyšuje celkové náklady na vlastnictví.
Vytvoření vlastního transkripčního systému se může zdát lákavé, ale je to složité. Zahrnuje integraci několika modelů, optimalizaci rychlosti a správu škálovatelnosti hardwaru. Pro většinu týmů je použití zavedené platformy jako VocalStack mnohem efektivnější - šetří čas, peníze a bolesti hlavy.
Aby snížili náklady, mohli by se vývojáři pokusit vytvořit vlastní řešení přizpůsobené jejich jedinečným obchodním potřebám. Zatímco to může být proveditelné pro týmy s hlubokými odbornými znalostmi v několika oblastech, není to bez výzev. Neexistuje žádný jednotný přístup k kvalitní transkripci. Vytvoření robustní transkripční služby znamená integraci několika modelů umělé inteligence a správu škálovatelných cloudových služeb, které mohou být komplikované a zdrojově náročné.
Místo toho, abyste si od nuly vytvářeli vlastní řešení, což může být časově náročné a nákladné, je efektivnější využít platformu VocalStack, která již tyto výzvy řeší. Vývoj systému pro zpracování velkých modelů, optimalizaci rychlosti, správu škálovatelnosti hardwaru a udržení nákladové efektivity není triviální.
Použitím zavedeného řešení, jako je VocalStack, se můžete zaměřit na to, na čem záleží - poskytování nejlepšího zážitku z transkripce - bez časově náročného a nákladného procesu budování vlastní infrastruktury. VocalStack zvládá všechny těžké práce: od optimalizace rychlosti a škálovatelnosti až po správu potřeb hardwaru. Umožňuje vám přeskočit bolesti hlavy a ponořit se přímo do poskytování bezproblémové, vysoce kvalitní transkripční služby. Představte si svobodu inovovat bez obav o složité backendové výzvy - to je to, co nabízí VocalStack.
Mimochodem, v žádné dodatečné náklady,VocalStack využívá různorodou škálu modelů umělé inteligence k významnému zlepšení kvality Každá transkripce.- Ano.
Čtěte více na www.vocalstack.com/business
Pokud jste vývojář a nevadí vám, že si pošpiníte ruce, proč nezkusit open source modely Whisper? Jděte na to. OpenAI's Whisper GitHub úložiště a experimentovat s různými velikostmi modelů. (Poznámka: větší modely mohou způsobit přehřátí stroje, pokud nemáte specializovanou grafickou kartu).
Po několika testovacích transkripcích s Whisperem na vašem místním počítači můžete začít identifikovat několik problémů s ručním používáním Whisperu. Například škálovatelnost může být nákladná a Whisper není ve výchozím nastavení optimalizován pro živé transkripce, což vyžaduje další přizpůsobená řešení.
Neboj se, VocalStack ti kryje záda! Stáhněte si VocalStack JavaScript SDK a transkripce se stane snadnou:
Scroll Up