Quand les développeurs essayent pour la première fois des modèles d'IA de transcription, ils sont souvent ravis. C'est comme trouver une solution magique qui déverrouille soudainement un énorme nouveau potentiel... jusqu'à ce que quelqu'un analyse les chiffres. L'excitation s'estompe rapidement lorsque les coûts réels de l'intégration de ces modèles d'IA dans l'infrastructure d'entreprise deviennent évidents. Le tour de magie commence à ressembler plus à un passe-temps coûteux. Le matériel haut de gamme, ou les frais de service cloud, et la complexité de l'échelle s'additionnent rapidement, transformant ce frisson initial en un contrôle de la réalité.
Malgré leur précision et leurs capacités impressionnantes, les bons modèles d'IA de transcription présentent plusieurs défis importants. Regardons les modèles Whisper d'OpenAI, en nous concentrant sur leurs exigences matérielles:
| 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 |
Les grands modèles d'IA offrent une grande précision, mais nécessitent une mémoire et une puissance de traitement importantes, ce qui peut être difficile. Cela est particulièrement vrai pour les transcriptions en direct, où un traitement rapide est crucial. Les grands modèles prennent plus de temps à traiter l'audio, ce qui a un impact sur l'expérience utilisateur lorsque des résultats instantanés sont nécessaires.
Pour équilibrer la qualité et l'efficacité, les fournisseurs de services de transcription SaaS ne divulguent généralement pas les modèles d'IA qu'ils utilisent, souvent parce qu'ils tentent de réduire les coûts en évitant les modèles importants et à forte consommation de ressources.
Cependant, les modèles plus grands sont très importants pour la qualité de vos transcriptions. Vous pouvez en lire plus ici:
Voyons combien de temps il faudrait pour transcrire Une heure. de discours préenregistrés en utilisant Whisper's large-v3 modèle sur 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 |
(Ces coûts sont basés sur les prix AWS dans le N. Virginia et peut varier selon votre région. La taxe n'est pas incluse. ) et)
L'ajout de modèles d'IA supplémentaires qui améliorent la transcription comme la traduction, les horoscopes de mots, le résumé ou la diarisation des orateurs peut augmenter encore les exigences et les coûts matériels.
Les outils de transcription open source sont aujourd'hui parfaits pour l'expérimentation. Ils sont souvent mis ensemble par de brillants doctorants essayant de repousser les limites de la science des données. Malheureusement, ils ne sont pas prêts à la production pour la plupart des exigences commerciales. Pour faire fonctionner une solution personnalisée, les entreprises ont besoin d'experts en apprentissage automatique, d'ingénieurs du cloud et de nombreux développeurs Python, et cela coûte cher rapidement. Pour les petites et moyennes entreprises, le coût de l'assemblage de cette équipe de rêve peut être plus élevé que le matériel lui-même.
Le maintien de solutions de transcription d'IA personnalisées va au-delà de la simple configuration initiale et du matériel. Le suivi des mises à jour régulières des pilotes de GPU, des correctifs de sécurité et des améliorations du modèle d'IA ajoute des coûts continus importants. En plus de cela, il y a la maintenance de l'infrastructure cloud, le traitement des pannes de système, la recyclage des modèles lorsque les données évoluent et la garantie de la conformité aux nouvelles réglementations sur la confidentialité des données. Chacun de ces facteurs demande du temps, de l'expertise et des ressources, ce qui augmente le coût total de la propriété.
Construire votre propre système de transcription peut sembler tentant, mais c'est complexe. Il implique l'intégration de plusieurs modèles, l'optimisation de la vitesse et la gestion de l'évolutivité du matériel. Pour la plupart des équipes, l'utilisation d'une plateforme établie comme VocalStack est beaucoup plus efficace, ce qui permet d'économiser du temps, de l'argent et des maux de tête.
Pour réduire les coûts, les développeurs peuvent essayer de créer une solution personnalisée adaptée à leurs besoins commerciaux uniques. Bien que cela puisse être réalisable pour des équipes ayant une expertise approfondie dans plusieurs domaines, ce n'est pas sans défis. Il n'existe pas d'approche unique pour une transcription de qualité. La création d'un service de transcription robuste signifie l'intégration de plusieurs modèles d'IA et la gestion de services cloud évolutifs, qui peuvent devenir compliqués et consommatrices de ressources.
Au lieu de construire votre propre solution personnalisée à partir de zéro, ce qui peut être chronophage et coûteux, il est plus efficace de tirer parti de la plateforme de VocalStack qui résout déjà ces défis. Développer un système pour gérer de grands modèles, optimiser la vitesse, gérer l'évolutivité du matériel et maintenir l'efficacité économique n'est pas trivial.
En utilisant une solution établie comme VocalStack, vous pouvez vous concentrer sur ce qui compte - fournir la meilleure expérience de transcription - sans le processus long et coûteux de construction de votre propre infrastructure. VocalStack s'occupe de tout le travail lourd: de l'optimisation de la vitesse et de l'évolutivité à la gestion des besoins en matériel. Il vous permet d'éviter les maux de tête et de vous plonger directement dans la fourniture d'un service de transcription de haute qualité. Imaginez la liberté d'innover sans vous soucier des défis complexes du backend, c'est ce que VocalStack offre.
Au fait, à aucun coût supplémentaire,VocalStack exploite une gamme variée de modèles d'IA pour améliorer considérablement la qualité des chaque transcription.Je vous en prie.
Pour en savoir plus, voir www.vocalstack.com/business
Si vous êtes un développeur et que cela ne vous dérange pas de vous salir les mains, pourquoi ne pas essayer les modèles open source de Whisper? Retournez à Le référentiel Whisper GitHub d'OpenAI et expérimenter avec les différentes tailles de modèles. (Attention: les modèles plus grands peuvent provoquer une surchauffe de votre machine si vous n'avez pas de carte graphique spécialisée).
Après quelques transcriptions de test avec Whisper sur votre machine locale, vous pourriez commencer à identifier plusieurs défis avec l'utilisation manuelle de Whisper. Par exemple, l'évolutivité peut être coûteuse, et Whisper n'est pas optimisé pour les transcriptions en direct par défaut, ce qui nécessite des solutions personnalisées supplémentaires.
Ne t'inquiète pas, VocalStack est là pour toi! Téléchargez le VocalStack JavaScript SDK et la transcription devient un jeu d'enfant:
Scroll Up