כאשר מפתחים מנסים לראשונה מודלים של בינה מלאכותית, הם לעתים קרובות נרגשים. זה מרגיש כמו למצוא פתרון קסום שפתאום פותח פוטנציאל חדש עצום... עד שמישהו מתפרק את המספרים. ההתרגשות מתפוגגת במהירות כאשר העלויות האמיתיות של שילוב מודלים אלה של בינה מלאכותית בתשתית העסקים הופכות ברורות. תעלול הקסם מתחיל להיראות יותר כמו תחביב יקר. חומרה יוקרתית, או דמי שירות ענן, והמורכבות של הגדלה מצטברת במהירות, הופכת את הריגוש הראשוני הזה לבדיקת מציאות.
למרות הדיוק והיכולות המרשימים שלהם, מודלים טובים של בינה מלאכותית של העתקה מציגים מספר אתגרים משמעותיים. בואו נסתכל על מודלים של Whisper של OpenAI, תוך התמקדות בדרישות החומרה שלהם:
| 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 |
מודלים גדולים של בינה מלאכותית מציעים דיוק גדול, אך זקוקים לזיכרון משמעותי וכוח עיבוד, מה שיכול להיות מאתגר. זה נכון במיוחד עבור העתקים חיים, שם עיבוד מהיר הוא קריטי. מודלים גדולים לוקחים יותר זמן לעבד את האודיו, ומשפיעים על חווית המשתמש כאשר נדרשים תוצאות מיידיות.
כדי לאזן איכות ויעילות, ספקי שירותי העתקה של SaaS בדרך כלל לא חושפים אילו מודלים של בינה מלאכותית הם משתמשים בהם, לעתים קרובות בגלל שהם מנסים לחתוך עלויות על ידי הימנעות ממודלים גדולים וצריכים משאבים.
עם זאת, דגמים גדולים יותר חשובים מאוד לאיכות העתקים שלך. אתה יכול לקרוא יותר על זה כאן:
בוא נראה כמה זמן ייקח לתרגם שעה אחת. של דיבור מוקלט מראש באמצעות של לחש large-v3 מודל על 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 |
(העלויות האלה מבוססות על מחירי AWS ב- N. אזור וירג'יניה ויכול להשתנות לפי האזור שלך. המס לא כלול. )
הוספת מודלים מלאכותיים משלימים שמשפרים את הטרנסקריפציה כמו תרגום, חותמות זמן של מילים, סיכום או דיאריזציה של דובר יכולה להגדיל עוד יותר את דרישות החומרה והעלויות.
כלים של העתקה עם קוד פתוח היום נהדרים לניסוי. הם לעתים קרובות מוזמנים על ידי סטודנטים דוקטורטים מבריקים שמנסים לדחוף את גבולות מדע הנתונים. למרבה הצער אלה אינם מוכנים לייצור עבור רוב דרישות העסקים. כדי לגרום לפתרון מותאם אישית לעבוד, עסקים זקוקים למומחים ללמידה מכונה, מהנדסי ענן, והרבה מפתחי פייתון... וזה הופך יקר מהר. עבור עסקים קטנים ובינוניים, העלות של הרכבה של צוות החלום הזה יכולה להיות גבוהה יותר מהחומרה עצמה.
תחזוקה של פתרונות העתק מלאכותיים מותאמים אישית היא יותר מאשר רק הגדרת ראשונית וחומרה. ההתמודדות עם עדכונים קבועים של נהגי GPU, תיקוני אבטחה ושיפורים במודל AI מוסיפה עלויות מתמשכות משמעותיות. בנוסף לכך, יש את תחזוקה של תשתית הענן, התמודדות עם הפסקות מערכת, הכשרה מחדש של מודלים כאשר הנתונים מתפתחים, וביטחון עמידה בתקנות פרטיות חדשות. כל אחד מהגורמים האלה דורש זמן, מומחיות ומשאבים, אשר מוסיפים לעלות הכוללת של הבעלות.
בניית מערכת העתקה משלך עשויה להיראות מפתה, אבל זה מורכב. זה כרוך בשילוב מודלים מרובים, אופטימיזציה למהירות, וניהול גדלות חומרה. עבור רוב הצוותים, שימוש בפלטפורמה מבוססת כמו VocalStack הוא הרבה יותר יעיל - חוסך זמן, כסף וכאבי ראש.
כדי להפחית את העלויות, מפתחים עשויים לנסות ליצור פתרון מותאם אישית מותאם לצרכים העסקיים הייחודיים שלהם. בעוד שזה יכול להיות אפשרי עבור צוותים עם מומחיות עמוקה במספר תחומים, זה לא ללא אתגרים. אין גישה אחידה לתעבורה איכותית. יצירת שירות העתקה מוצק פירושו שילוב של מודלים רבים של בינה מלאכותית וניהול של שירותי ענן מתרחבים, שיכולים להיות מסובכים ומצריכים משאבים רבים.
במקום לבנות את הפתרון המותאם אישית שלך מאפס, אשר יכול להיות זמן רב ויקח הרבה כסף, זה יעיל יותר לנצל את הפלטפורמה של VocalStack שכבר פותרת את האתגרים האלה. פיתוח מערכת כדי להתמודד עם מודלים גדולים, לאופטימיזציה מהירות, ניהול גדלות חומרה, ולשמור על יעילות עלויות הוא לא טריוויאלי.
על ידי שימוש בפתרון מבוסס כמו VocalStack, אתה יכול להתמקד במה שחשוב - לספק את חווית הטרנסקריפציה הטובה ביותר - ללא התהליך המרובה זמן והיקר של בניית התשתית שלך. VocalStack מטפל בכל העבודה הכבדה: מאופטימיזציה מהירות ו scalability לניהול צרכי חומרה. זה מאפשר לך לדלג על כאבי הראש ולהיכנס ישר לספק שירות העתקה ללא פסקים, באיכות גבוהה. דמיינו את החופש לחדש ללא דאגה לאתגרי backend מורכבים - זה מה ש-VocalStack מציע.
דרך אגב, ב אין עלות נוספת.,ווקלסטאק משתמש במגוון רחב של מודלים של בינה מלאכותית כדי לשפר באופן משמעותי את איכות כל העתקה..-כן.
קרא עוד ב www.vocalstack.com/business
אם אתה מפתח ולא אכפת לך להירקב את הידיים, למה לא לנסות את מודלי המקור הפתוח של Whisper? לכי לשם. מאגר ה-Whisper GitHub של OpenAI ולנסות עם גדלי מודלים שונים. (זהרה: הדגמים הגדולים יותר עלולים לגרום למכונה שלך להתחמם יתר על המידה אם אין לך כרטיס גרפי מיוחד).
לאחר כמה העתקות בדיקה עם Whisper על המכונה המקומית שלך, אתה עלול להתחיל לזהות כמה אתגרים עם שימוש Whisper ידנית. לדוגמה, גדלות יכולה להיות יקרה, וויספר לא אופטימיזציה עבור העתקים חי כברירת מחדל, אשר דורש פתרונות מותאמים אישית נוספים.
אל תדאג, ווקלסטאק שומר עליך! הורד את VocalStack JavaScript SDK והטרנסקריפציה הופכת להיות רוח:
Scroll Up