जब डेवलपर्स पहली बार प्रतिलेखन एआई मॉडल की कोशिश करते हैं, तो वे अक्सर उत्साहित होते हैं। यह एक जादुई समाधान खोजने की तरह लगता है जो अचानक जबरदस्त नई क्षमता को अनलॉक करता है - जब तक कि कोई संख्याओं को क्रंच नहीं करता। जब इन एआई मॉडलों को व्यावसायिक बुनियादी ढांचे में एकीकृत करने की वास्तविक लागत स्पष्ट हो जाती है तो उत्साह जल्दी से फीका पड़ जाता है। जादू की चाल एक महंगे शौक की तरह दिखने लगती है। हाई-एंड हार्डवेयर, या क्लाउड सेवा शुल्क, और स्केलिंग की जटिलता तेजी से जोड़ती है, जो उस प्रारंभिक रोमांच को वास्तविकता की जांच में बदल देती है।.
उनकी प्रभावशाली सटीकता और क्षमताओं के बावजूद, अच्छे प्रतिलेखन एआई मॉडल कई महत्वपूर्ण चुनौतियां पेश करते हैं। चलो ओपनएआई के फुसफुसाहट मॉडल को देखते हैं, उनकी हार्डवेयर आवश्यकताओं पर ध्यान केंद्रित करते हुएः:
| 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 |
बड़े एआई मॉडल महान सटीकता प्रदान करते हैं लेकिन महत्वपूर्ण मेमोरी और प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है, जो चुनौतीपूर्ण हो सकती है। यह विशेष रूप से लाइव प्रतिलेखन के लिए सच है, जहां तेज प्रसंस्करण महत्वपूर्ण है। बड़े मॉडलों को ऑडियो को संसाधित करने में अधिक समय लगता है, जो उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित करता है जब तत्काल परिणामों की आवश्यकता होती है।
गुणवत्ता और दक्षता को संतुलित करने के लिए, सास ट्रांसक्रिप्शन सेवा प्रदाता आमतौर पर यह खुलासा नहीं करते कि वे किस एआई मॉडल का उपयोग करते हैं, अक्सर क्योंकि वे बड़े, संसाधन-गहन मॉडल से बचकर लागत में कटौती करने का प्रयास कर रहे हैं।
हालांकि, आपके प्रतिलेखन की गुणवत्ता के लिए बड़े मॉडल बहुत महत्वपूर्ण हैं। आप इसके बारे में अधिक यहाँ पढ़ सकते हैं:
चलो देखते हैं कि यह प्रतिलिपि बनाने के लिए कितना समय लगेगा 1 घंटा Whisper's का उपयोग करके पूर्व-रिकॉर्ड किए गए भाषण का large-v3 AWS पर मॉडलः:
| 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 |
(ये लागतें एन में एडब्ल्यूएस मूल्य निर्धारण पर आधारित हैं। वर्जीनिया क्षेत्र और आपके क्षेत्र के अनुसार भिन्न हो सकते हैं। कर शामिल नहीं है। )
अनुपूरक एआई मॉडल जो प्रतिलेखन में सुधार करते हैं जैसे अनुवाद, शब्द टाइमस्टैम्प, सारांश, या स्पीकर डायराइजेशन हार्डवेयर आवश्यकताओं और लागतों को और बढ़ा सकते हैं।.
आज ओपन-सोर्स ट्रांसक्रिप्शन टूल प्रयोग के लिए बहुत अच्छे हैं। वे अक्सर डेटा विज्ञान की सीमाओं को धक्का देने की कोशिश कर रहे प्रतिभाशाली पीएचडी छात्रों द्वारा एक साथ रखे जाते हैं। दुर्भाग्य से ये अधिकांश व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए उत्पादन के लिए तैयार नहीं हैं। एक कस्टम समाधान को काम करने के लिए, व्यवसायों को मशीन लर्निंग विशेषज्ञों, क्लाउड इंजीनियरों और बहुत सारे पायथन डेवलपर्स की आवश्यकता होती है - और यह जल्दी महंगा हो जाता है। छोटे से मध्यम व्यवसायों के लिए, उस ड्रीम टीम को इकट्ठा करने की लागत स्वयं हार्डवेयर से अधिक हो सकती है।.
कस्टम एआई प्रतिलेखन समाधानों को बनाए रखना केवल प्रारंभिक सेटअप और हार्डवेयर से परे है। नियमित GPU ड्राइवर अद्यतन, सुरक्षा पैच और एआई मॉडल सुधारों के साथ बनाए रखना महत्वपूर्ण चल रही लागतों को जोड़ता है। इसके ऊपर, क्लाउड बुनियादी ढांचे का रखरखाव है, सिस्टम आउटेज से निपटना, मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना जब डेटा विकसित होता है, और नए डेटा गोपनीयता नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करना। इनमें से प्रत्येक कारक समय, विशेषज्ञता और संसाधनों की मांग करता है, जो स्वामित्व की कुल लागत में वृद्धि करता है।.
अपनी स्वयं की प्रतिलेखन प्रणाली बनाना मोहक लग सकता है, लेकिन यह जटिल है। इसमें कई मॉडलों को एकीकृत करना, गति के लिए अनुकूलन करना और हार्डवेयर स्केलेबिलिटी का प्रबंधन करना शामिल है। अधिकांश टीमों के लिए, वोकलस्टैक जैसे स्थापित मंच का उपयोग करना अधिक कुशल है - समय, धन और सिरदर्द की बचत करता है।.
लागत को कम करने के लिए, डेवलपर्स अपनी अद्वितीय व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप एक कस्टम समाधान बनाने की कोशिश कर सकते हैं। जबकि यह कई क्षेत्रों में गहरी विशेषज्ञता वाली टीमों के लिए संभव हो सकता है, यह चुनौतियों के बिना नहीं है। गुणवत्तापूर्ण प्रतिलेखन के लिए कोई एक-आकार-फिट-सभी दृष्टिकोण नहीं है। एक मजबूत प्रतिलेखन सेवा का निर्माण करने का मतलब है कई एआई मॉडल को एकीकृत करना और स्केलेबल क्लाउड सेवाओं का प्रबंधन करना, जो जटिल और संसाधन-गहन हो सकता है।.
स्क्रैच से अपना खुद का कस्टम समाधान बनाने के बजाय, जो समय लेने वाला और महंगा हो सकता है, VocalStack के प्लेटफॉर्म का लाभ उठाना अधिक कुशल है जो पहले से ही इन चुनौतियों को हल करता है। बड़े मॉडलों को संभालने, गति को अनुकूलित करने, हार्डवेयर स्केलेबिलिटी का प्रबंधन करने और लागत-प्रभावकारिता को बनाए रखने के लिए एक प्रणाली विकसित करना तुच्छ नहीं है।
VocalStack जैसे स्थापित समाधान का उपयोग करके, आप अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे के निर्माण की समय लेने वाली और महंगी प्रक्रिया के बिना सबसे अच्छा प्रतिलेखन अनुभव प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। वोकलस्टैक सभी भारी उठाने को संभालता हैः गति और स्केलेबिलिटी को अनुकूलित करने से लेकर हार्डवेयर आवश्यकताओं का प्रबंधन करने तक। यह आपको सिरदर्द को छोड़ने और एक निर्बाध, उच्च गुणवत्ता वाली प्रतिलेखन सेवा प्रदान करने में सीधे गोता लगाने की अनुमति देता है। जटिल बैकएंड चुनौतियों के बारे में चिंता किए बिना नवाचार करने की स्वतंत्रता की कल्पना करें - यही वोकलस्टैक प्रदान करता है।.
वैसे, पर कोई अतिरिक्त लागत नहीं,VocalStack AI मॉडल की एक विविध श्रृंखला का लाभ उठाता है ताकि गुणवत्ता में काफी सुधार किया जा सके। प्रत्येक प्रतिलेखन.
अधिक पढ़ें www.vocalstack.com/business
यदि आप एक डेवलपर हैं और अपने हाथों को गंदा करने में कोई आपत्ति नहीं है, तो क्यों न व्हिस्पर ओपन सोर्स मॉडल को एक कोशिश दें? के लिए सिर पर ओपनएआई का व्हिस्पर गिटहब रिपॉजिटरी और विभिन्न मॉडल आकारों के साथ प्रयोग करें। (चेतावनी: बड़े मॉडल आपकी मशीन को ओवरहीट कर सकते हैं यदि आपके पास एक विशेष ग्राफिक्स कार्ड नहीं है) ।.
अपने स्थानीय मशीन पर व्हिस्पर के साथ कुछ परीक्षण प्रतिलेखन के बाद, आप व्हिस्पर को मैन्युअल रूप से उपयोग करने के साथ कई चुनौतियों की पहचान करना शुरू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए स्केलेबिलिटी महंगी हो सकती है, और व्हिस्पर को डिफ़ॉल्ट रूप से लाइव ट्रांसक्रिप्शन के लिए अनुकूलित नहीं किया गया है, जिसके लिए अतिरिक्त कस्टम समाधान की आवश्यकता होती है।.
कोई चिंता नहीं, VocalStack आपकी पीठ है! VocalStack जावास्क्रिप्ट SDK डाउनलोड करें और प्रतिलेखन एक हवा बन जाता है:
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