Kun kehittäjät kokeilevat ensimmäistä kertaa transkriptio-AI-malleja, he ovat usein innoissaan. Se tuntuu kuin löytäisi maagisen ratkaisun, joka yhtäkkiä avaa valtavan uuden potentiaalin - kunnes joku kranssii numerot. Jännitys katoaa nopeasti, kun näiden tekoälymallejen integroinnin todelliset kustannukset näkyvät liiketoiminnan infrastruktuuriin. Taikuruoka alkaa näyttää kalliilta harrastukselta. Korkean tason laitteistot, pilvipalveluiden maksut ja skaalaamisen monimutkaisuus lisääntyvät nopeasti, mikä muuttaa alkuvauhdin todellisuudeksi.
Huolimatta niiden vaikuttavasta tarkkuudesta ja ominaisuuksista hyvät transkriptio-AI-mallit aiheuttavat useita merkittäviä haasteita. Katsotaanpa OpenAI:n Whisper-malleja, keskittyen niiden laitteistovaatimuksiin:
| 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 |
Suuri tekoälymalli on erittäin tarkka, mutta se vaatii paljon muistia ja prosessoryömää, mikä voi olla haastavaa. Tämä pätee erityisesti eläviin transkriptioihin, joissa nopea käsittely on ratkaisevan tärkeää. Suuret mallit kestävät enemmän aikaa äänen käsittelyssä, mikä vaikuttaa käyttäjäkokemukseen, kun tarvitaan välitöntä tulosta.
Laadun ja tehokkuuden tasapainottamiseksi SaaS-transkriptiopalvelujen tarjoajat eivät yleensä paljasta, mitä tekoälymalleja he käyttävät, usein siksi, että he yrittävät leikata kustannuksia välttämällä suuria, resurssivaltavia malleja.
Suuremmat mallit ovat kuitenkin hyvin tärkeitä transkriptioiden laadun kannalta. Voit lukea lisää tästä täällä:
Katsotaan, kuinka kauan sen kirjoittaminen kestää. 1 tunti Ennen äänitettyä puhetta Whisperin large-v3 AWS-mallit:
| 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 |
(Nämä kustannukset perustuvat AWS:n hinnoitteluun N. Virginia-alue ja voi vaihdella alueesi mukaan. Veroa ei sisälly. )
Lisää lisäAI-malleja, jotka parantavat transkriptiota, kuten käännöstä, sanan aikamerkintöjä, yhteenvetoja tai puhujien päivittäistäminen, voi lisätä laitteistojen vaatimuksia ja kustannuksia.
Avoimen lähdekoodin transkriptio-välineet ovat nykyään loistavia kokeiluihin. Niitä tekevät usein loistavat tohtorintutkijat, jotka yrittävät laajentaa tietotieteen rajoja. Valitettavasti nämä eivät ole tuotantokelpoisia useimpien liiketoiminnan vaatimusten mukaisesti. Jotta räätälöity ratkaisu toimisi, yritykset tarvitsevat koneoppimisen asiantuntijoita, pilvin insinöörejä ja paljon Python-kehittäjiä, ja se tulee kalliiksi nopeasti. Pienille ja keskisuurille yrityksille unelmiesten kokoonpano voi olla kalliimpaa kuin itse laitteisto.
Suunnitellun tekoälyn transkriptio-ratkaisujen ylläpito ylittää vain alustavan asennuksen ja laitteiston. Säännöllisten GPU-ohjainten päivitysten, turvallisuuskorjausten ja tekoälymallien parannusten jatkaminen lisää huomattavia jatkuvia kustannuksia. Lisäksi on olemassa pilvin infrastruktuurin ylläpito, järjestelmän katkaisujen hoitaminen, mallien uudelleenkoulutus, kun tiedot kehittyvät, ja uusien tietosuojalainsäädäntöjen noudattamisen varmistaminen. Jokainen näistä tekijöistä vaatii aikaa, asiantuntemusta ja resursseja, mikä lisää omistuksen kokonaiskustannuksia.
Oman transkriptiojärjestelmän rakentaminen voi tuntua houkuttelevalta, mutta se on monimutkaista. Se sisältää useiden mallien integroinnin, nopeuden optimoinnin ja laitteiston skaalautuvuuden hallinnan. Useimmille tiimeille VocalStackin kaltaisen vakiintuneen alustan käyttö on paljon tehokkaampaa - säästää aikaa, rahaa ja päänsärkyä.
Kustannusten alentamiseksi kehittäjät voivat yrittää luoda räätälöityä ratkaisua, joka on räätälöity heidän ainutlaatuisiin liiketoiminnan tarpeisiinsa. Vaikka tämä voi olla mahdollista tiimeille, joilla on syvällinen asiantuntemus useilla aloilla, se ei ole ilman haasteita. Laadukkaaseen transkriptioon ei ole yhden kokoista lähestymistapaa. Vahvan transkriptiopalvelun luominen tarkoittaa useiden tekoälymallien integrointia ja skaalautuvien pilvipalvelujen hallintaa, jotka voivat olla monimutkaisia ja resurssivaltavia.
Sen sijaan, että rakentaisit oman räätälöidyn ratkaisusi alusta alkaen, mikä voi olla aikaa vievää ja kallista, on tehokkaampaa hyödyntää VocalStackin alustaa, joka jo ratkaisee nämä haasteet. Järjestelmän kehittäminen suurten mallien käsittelyyn, nopeuden optimointiin, laitteiston skaalautuvuuden hallintaan ja kustannustehokkuuden ylläpitämiseen ei ole vähäpätöistä.
Käyttämällä VocalStackin kaltaista vakiintunutta ratkaisua voit keskittyä tärkeimpään asiaan - tarjota paras transkriptiokokokokokemus - ilman aikaa vievää ja kallista omaa infrastruktuuria rakentamista. VocalStack hoitaa kaikki raskaan työn: nopeuden ja skaalautuvuuden optimoinnista laitteiston tarpeiden hallintaan. Se antaa sinulle mahdollisuuden jättää pääsärkyä väliin ja syöksyä suoraan saumattoman, korkealaatuisen transkriptio-palvelun tarjoamiseen. Kuvittele vapaus innovoida huoletta monimutkaisista backend-haasteista - sitä VocalStack tarjoaa.
Muuten, Ei lisäkustannuksia,VocalStack käyttää monenlaisia tekoälymalleja parantamaan merkittävästi jokaisen transkription.- Mitä tarkoitat?.
Lue lisää osoitteesta www.vocalstack.com/business
Jos olet kehittäjä ja et välitä käsien likaamisesta, miksi et kokeile Whisperin avoimen lähdekoodin malleja? Menkää sinne. OpenAI:n Whisper GitHub -arkisto Kokeile eri mallien kokoja. (Varoitus: suuremmat mallit voivat aiheuttaa koneen ylikuumenemisen, jos sinulla ei ole erikoistunutta grafiikkakorttia).
Muutaman testin jälkeen, kun olet transkriptoinut Whisperin paikallisella koneellasi, saatat alkaa tunnistaa useita haasteita Whisperin manuaalisessa käytössä. Esimerkiksi skaalautuvuus voi olla kallista, eikä Whisper ole oletusarvoisesti optimoitu live-transkriptioihin, mikä vaatii lisäkohtaisia ratkaisuja.
Älä huoli, VocalStack suojelee sinua! Lataa VocalStack JavaScript SDK ja transkriptio tulee helppoa:
Scroll Up