وقتی توسعه دهندگان برای اولین بار مدل های هوش مصنوعی را امتحان می کنند، اغلب هیجان زده می شوند. این احساس مثل پیدا کردن یک راه حل جادویی است که ناگهان پتانسیل های جدید و فوق العاده ای را باز می کند تا زمانی که کسی اعداد را محاسبه کند. هیجان به سرعت از بین می رود وقتی هزینه های واقعی ادغام این مدل های هوش مصنوعی در زیرساخت های کسب و کار آشکار می شود. ترفند جادویی بیشتر شبیه یک سرگرمی گران قیمت است. سخت افزار های پیشرفته، یا هزینه های خدمات ابر، و پیچیدگی مقیاس بندی به سرعت اضافه می شود، و این هیجان اولیه را به یک چک واقعیت تبدیل می کند.
علیرغم دقت و قابلیت های چشمگیر آنها، مدل های هوش مصنوعی ترانسکرپشن خوب چندین چالش قابل توجه را ارائه می دهند. بیایید به مدل های Whisper OpenAI نگاه کنیم، با تمرکز بر نیازهای سخت افزاری آنها:
| 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 |
مدل های بزرگ هوش مصنوعی دقت زیادی را ارائه می دهند اما به حافظه و قدرت پردازش قابل توجهی نیاز دارند که می تواند چالش برانگیز باشد. این به ویژه برای نسخه های زنده صدق می کند، جایی که پردازش سریع بسیار مهم است. مدل های بزرگ زمان بیشتری برای پردازش صدا می گیرند، که بر تجربه کاربر تأثیر می گذارد وقتی که به نتایج فوری نیاز است.
برای تعادل بین کیفیت و کارایی، ارائه دهندگان خدمات نسخه برداری SaaS معمولاً نشان نمی دهند که از کدام مدل های هوش مصنوعی استفاده می کنند، اغلب به این دلیل که آنها تلاش می کنند با اجتناب از مدل های بزرگ و منابع فشرده، هزینه ها را کاهش دهند.
با این حال، مدل های بزرگتر برای کیفیت نسخه های شما بسیار مهم هستند. شما می توانید در مورد این موضوع بیشتر بخوانید:
بیایید ببینیم چقدر طول می کشد تا ترجمه شود. یک ساعت از گفتار ضبط شده با استفاده از Whisper large-v3 مدل در 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 |
(این هزینه ها بر اساس قیمت گذاری AWS در N است. منطقه ویرجینیا و ممکن است با منطقه شما متفاوت باشد. مالیات در این لیست نیست. )
اضافه کردن مدل های مصنوعی مصنوعی مکمل که نسخه برداری را بهبود می بخشد مانند ترجمه، علامت زمان کلمه، خلاصه سازی یا دیاریزاسیون سخنران می تواند نیازهای سخت افزاری و هزینه ها را بیشتر کند.
ابزارهای نسخه برداری منبع باز امروزه برای آزمایش عالی هستند. آنها اغلب توسط دانشجویان دکترا درخشان که سعی دارند مرزهای علم داده را گسترش دهند، با هم ترکیب می شوند. متأسفانه این ها برای تولید آماده نیستند برای اکثر الزامات کسب و کار. برای اینکه یک راه حل سفارشی کار کند، کسب و کارها به کارشناسان یادگیری ماشین، مهندسان ابر و بسیاری از توسعه دهندگان پایتون نیاز دارند و این به سرعت گران می شود. برای کسب و کارهای کوچک و متوسط، هزینه گردآوری آن تیم رویایی می تواند بالاتر از خود سخت افزار باشد.
حفظ راه حل های نسخه برداری مصنوعی مصنوعی فراتر از تنظیمات اولیه و سخت افزار است. به روزرسانی های منظم درایور GPU، پچ های امنیتی و بهبود مدل هوش مصنوعی، هزینه های قابل توجهی را اضافه می کند. در بالای آن، نگهداری زیرساخت های ابر، مقابله با قطع سیستم، آموزش مجدد مدل ها در هنگام تکامل داده ها و اطمینان از انطباق با مقررات جدید حریم خصوصی داده ها وجود دارد. هر یک از این عوامل نیاز به زمان، تخصص و منابع دارد که به هزینه کل مالکیت اضافه می شود.
ساخت سیستم نسخه برداری خود را ممکن است وسوسه انگیز به نظر برسد، اما پیچیده است. این شامل ادغام چندین مدل، بهینه سازی برای سرعت و مدیریت مقیاس پذیری سخت افزار است. برای اکثر تیم ها، استفاده از یک پلتفرم ثابت مانند VocalStack بسیار کارآمدتر است و زمان، پول و سردرد را صرفه جویی می کند.
برای کاهش هزینه ها، توسعه دهندگان ممکن است تلاش کنند تا یک راه حل سفارشی را برای نیازهای منحصر به فرد کسب و کار خود ایجاد کنند. در حالی که این می تواند برای تیم هایی با تخصص عمیق در چندین زمینه امکان پذیر باشد، بدون چالش نیست. هیچ رویکردی برای همه برای نسخه برداری با کیفیت وجود ندارد. ایجاد یک سرویس نسخه برداری قوی به معنی ادغام چندین مدل هوش مصنوعی و مدیریت خدمات ابری قابل گسترش است که می تواند پیچیده و منابع فشرده باشد.
به جای ساختن راه حل سفارشی خود از ابتدا، که می تواند وقت گیر و گران باشد، کارآمدتر است که از پلتفرم VocalStack استفاده کنید که قبلاً این چالش ها را حل می کند. توسعه یک سیستم برای اداره مدل های بزرگ، بهینه سازی سرعت، مدیریت مقیاس پذیری سخت افزار و حفظ بهره وری هزینه ساده نیست.
با استفاده از یک راه حل شناخته شده مانند VocalStack، شما می توانید بر روی آنچه مهم است تمرکز کنید - ارائه بهترین تجربه نسخه برداری - بدون فرآیند وقت گیر و گران قیمت ساخت زیرساخت های خود. VocalStack تمام کارهای سنگین را انجام می دهد: از بهینه سازی سرعت و قابلیت مقیاس بندی تا مدیریت نیازهای سخت افزاری. این به شما اجازه می دهد تا سردرد را دور بزنید و مستقیماً به ارائه یک سرویس نسخه برداری بی نقص و با کیفیت بالا بپردازید. آزادی نوآوری را بدون نگرانی در مورد چالش های پیچیده پشت سر تصور کنید - این چیزی است که VocalStack ارائه می دهد.
به هر حال، در هیچ هزینه اضافی,VocalStack از طیف متنوعی از مدل های هوش مصنوعی برای بهبود قابل توجهی کیفیت استفاده می کند. هر نسخه.
بیشتر بخوانید در www.vocalstack.com/business
اگر شما یک توسعه دهنده هستید و نگران نیستید که دست های خود را کثیف کنید، چرا مدل های منبع باز Whisper را امتحان نمی کنید؟ به سمت مخزن Whisper GitHub OpenAI و با اندازه های مختلف مدل آزمایش کنید. (توجیه: مدل های بزرگتر ممکن است باعث گرم شدن بیش از حد دستگاه شما شود اگر یک کارت گرافیک تخصصی نداشته باشید).
پس از چند نسخه آزمایشی با Whisper در دستگاه محلی خود، ممکن است شروع به شناسایی چندین چالش با استفاده از Whisper به صورت دستی کنید. به عنوان مثال، مقیاس پذیری می تواند گران باشد، و Whisper به طور پیش فرض برای نسخه های زنده بهینه نشده است، که نیاز به راه حل های سفارشی اضافی دارد.
نگران نباش، "وکل استاک" پشتت رو نگه داره! VocalStack JavaScript SDK را دانلود کنید و نسخه برداری به راحتی انجام می شود:
Scroll Up