Minimizar o custo da transcripción

Cando os desenvolvedores proban por primeira vez os modelos de IA de transcrición, adoitan estar emocionados. Síntese como atopar unha solución máxica que de súpeto desbloquea un tremendo novo potencial ata que alguén calcula os números. A emoción desaparece rapidamente cando os custos reais de integrar estes modelos de IA na infraestrutura empresarial son evidentes. O truco de maxia comeza a parecer máis un hobby caro. O hardware de alta gama, ou as taxas de servizo en nube, e a complexidade da escala suman rapidamente, converténdose esa emoción inicial nunha comprobación da realidade.

A pesar da súa impresionante precisión e capacidades, os bos modelos de IA de transcrición presentan varios desafíos significativos. Imos ver os modelos de Whisper de OpenAI, centrándonos nos seus requisitos de hardware:

Os grandes modelos de IA ofrecen unha gran precisión, pero requiren unha memoria e un poder de procesamento significativos, o que pode ser un desafío. Isto é especialmente certo para as transcricións en directo, onde o procesamento rápido é crucial. Os modelos grandes tardan máis tempo en procesar o audio, impactando na experiencia do usuario cando se necesitan resultados instantáneos.

Para equilibrar a calidade e a eficiencia, os provedores de servizos de transcrición de SaaS normalmente non revelan que modelos de IA usan, a miúdo porque están intentando reducir custos evitando modelos grandes e intensivos en recursos.

Con todo, os modelos máis grandes son moi importantes para a calidade das túas transcricións. Podes ler máis sobre isto aquí:

A ver canto tempo tardaría en transcribilo. 1 hora O discurso pre-gravado de Whisper large-v3 Modelo de AWS:

A adición de modelos de IA suplementarios que melloren a transcrición, como a tradución, as marcas de tempo das palabras, o resumo ou a diarización do orador, pode aumentar aínda máis os requisitos de hardware e os custos.

As ferramentas de transcrición de código aberto de hoxe son excelentes para experimentar. Moitas veces son montados por brillantes estudantes de doutoramento que intentan superar os límites da ciencia de datos. Desafortunadamente, estes non están listos para a produción para a maioría dos requisitos empresariais. Para que unha solución personalizada funcione, as empresas precisan expertos en aprendizaxe automática, enxeñeiros de nube e moitos desenvolvedores de Python, e iso custa rápido. Para as pequenas e medianas empresas, o custo de montar ese equipo dos soños pode ser máis alto que o propio hardware.

O mantemento de solucións de transcrición de IA personalizadas vai máis aló da configuración inicial e o hardware. Manterse ao día coas actualizacións regulares de controladores de GPU, parches de seguridade e melloras do modelo de IA engade custos continuos significativos. Ademais, hai o mantemento da infraestrutura de nube, tratar con interrupcións do sistema, volver a adestrar modelos cando os datos evolucionan e garantir o cumprimento das novas regulacións de privacidade de datos. Cada un destes factores esixe tempo, experiencia e recursos, engadindo ao custo total de propiedade.

Construír o teu propio sistema de transcrición pode parecer tentador, pero é complexo. Implica integrar múltiples modelos, optimizar a velocidade e xestionar a escalabilidade do hardware. Para a maioría dos equipos, usar unha plataforma establecida como VocalStack é moito máis eficiente, aforrando tempo, diñeiro e dores de cabeza.

Para reducir os custos, os desenvolvedores poden intentar crear unha solución personalizada adaptada ás súas necesidades empresariais únicas. Aínda que isto pode ser factible para equipos con profunda experiencia en varios campos, non está exento de desafíos. Non hai un enfoque único para a transcrición de calidade. "Creación dun servizo de transcrición robusto significa integrar múltiples modelos de IA e xestionar servizos de nube escalables, que poden ser complicados e consumir recursos.""".

En vez de construír a súa propia solución personalizada desde cero, que pode ser demorado e custoso, é máis eficiente aproveitar a plataforma de VocalStack que xa resolve estes desafíos. Desenvolver un sistema para manexar grandes modelos, optimizar a velocidade, xestionar a escalabilidade do hardware e manter a eficiencia de custos non é trivial.

Usando unha solución establecida como VocalStack, podes centrarte no que importa, ofrecer a mellor experiencia de transcrición, sen o proceso costoso e que leva moito tempo de construír a túa propia infraestrutura. VocalStack manexa todo o traballo pesado: desde a optimización da velocidade e a escalabilidade ata a xestión das necesidades de hardware. Permite saltarse as dores de cabeza e mergullarse directamente na prestación dun servizo de transcrición sen problemas e de alta calidade. Imaxina a liberdade de innovar sen preocuparte polos complexos desafíos de backend, iso é o que ofrece VocalStack.

Por certo, en sen custo adicional,VocalStack utiliza unha ampla gama de modelos de IA para mellorar significativamente a calidade do seu software. cada transcripción.- Si.

Ler máis en www.vocalstack.com/business

Se es un desenvolvedor e non che importa ensuciar as mans, por que non probas os modelos de código aberto de Whisper? Diríxete a O repositorio Whisper GitHub de OpenAI Experimentar con diferentes tamaños de modelos. (Advertencia: os modelos máis grandes poden causar que a súa máquina se recalente se non ten unha tarxeta gráfica especializada).

Despois de algunhas transcricións de proba con Whisper na túa máquina local, podes comezar a identificar varios desafíos co uso manual de Whisper. Por exemplo, a escalabilidade pode ser custosa, e Whisper non está optimizado para transcricións en directo por defecto, o que require solucións personalizadas adicionais.

Non te preocupes, VocalStack ten as túas costas! Descarga o VocalStack JavaScript SDK e a transcrición convértese nunha brisa: