Kada programeri prvi put isprobaju transkripcijske AI modele, često su oduševljeni. Osjeća se kao da je pronađen magično rješenje koje iznenada otključava ogroman novi potencijal - sve dok netko ne razbije brojeve. Uzbuđenje brzo nestaje kada se pojave stvarni troškovi integracije ovih modela umjetne inteligencije u poslovnu infrastrukturu. Čarobni trik počinje izgledati više kao skup hobi. Visoki hardware ili naknade za usluge u oblaku, i složenost skaliranja brzo se povećavaju, pretvarajući to početno uzbuđenje u provjeru stvarnosti.
Unatoč impresivnoj točnosti i mogućnostima, dobri modeli umjetne inteligencije za transkripciju predstavljaju nekoliko značajnih izazova. Pogledajmo OpenAI-ove Whisper modele, fokusirajući se na njihove hardverske zahtjeve:
| 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 |
Veliki modeli umjetne inteligencije nude veliku točnost, ali trebaju značajnu memoriju i procesorsku snagu, što može biti izazov. To je osobito istina za transkripcije uživo, gdje je brza obrada od ključnog značaja. Veliki modeli zahtijevaju više vremena za obradu zvuka, što utječe na korisničko iskustvo kada su potrebni trenutni rezultati.
Kako bi se uravnotežio kvalitet i učinkovitost, pružatelji usluga transkripcije SaaS-a obično ne otkrivaju koje modele umjetne inteligencije koriste, često zato što pokušavaju smanjiti troškove izbjegavanjem velikih modela koji zahtijevaju velike resurse.
Međutim, veći modeli su vrlo važni za kvalitetu vaših transkripcija. Više o tome možete pročitati ovdje:
Da vidimo koliko će potrajati da se transkribi 1 sat Prethodno snimljenog govora koristeći Whisper's large-v3 model na AWS-u:
| 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 |
(Ovi troškovi temelje se na cijenama AWS-a u N. Virginia regija i može se razlikovati od regije. Porez nije uključen. (Usput)
Dodavanje dodatnih AI modela koji poboljšavaju transkripciju kao što su prijevod, vremenske oznake riječi, sumiranje ili dijarizacija govornika može dodatno povećati zahtjeve za hardverom i troškove.
Open-source alati za transkripciju danas su odlični za eksperimentiranje. Često ih sastavljaju briljantni studenti doktorata koji pokušavaju pomaknuti granice znanosti o podacima. Nažalost, oni nisu spremni za proizvodnju za većinu poslovnih zahtjeva. Da bi prilagođeno rješenje funkcioniralo, poslovima su potrebni stručnjaci za strojno učenje, inženjeri oblaka i puno Python programera, a to brzo postaje skupo. Za mala i srednja poduzeća, trošak sastavljanja tog tima iz snova može biti veći od samog hardvera.
Održavanje prilagođenih rješenja za transkripciju umjetne inteligencije ide dalje od početne postavke i hardvera. Državanje redovnih ažuriranja GPU upravljačkih programa, sigurnosnih zakrpa i poboljšanja modela umjetne inteligencije dodaje značajne tekuće troškove. Osim toga, postoji održavanje infrastrukture oblaka, rješavanje prekida sustava, preobuka modela kada se podaci razvijaju i osiguravanje usklađenosti s novim propisima o privatnosti podataka. Svaki od tih čimbenika zahtijeva vrijeme, stručnost i resurse, što povećava ukupne troškove vlasništva.
Izgradnja vlastitog sustava transkripcije može izgledati primamljivo, ali to je složeno. To uključuje integraciju više modela, optimizaciju brzine i upravljanje skalabilnošću hardvera. Za većinu timova, korištenje uspostavljene platforme kao što je VocalStack je daleko učinkovitije - štedi vrijeme, novac i glavobolje.
Kako bi smanjili troškove, programeri bi mogli pokušati stvoriti prilagođeno rješenje prilagođeno njihovim jedinstvenim poslovnim potrebama. Iako je to moguće za timove s dubokom stručnošću u nekoliko područja, nije bez izazova. Ne postoji jedinstven pristup kvalitetnoj transkripciji. Stvaranje robusne usluge transkripcije znači integraciju više modela umjetne inteligencije i upravljanje skalabilnim cloud uslugama, koje mogu postati komplicirane i zahtijevati velike resurse.
Umjesto izgradnje vlastitog prilagođenog rješenja od nule, što može biti dugotrajno i skupo, učinkovitije je iskoristiti VocalStackovu platformu koja već rješava ove izazove. Razvoj sustava za rukovanje velikim modelima, optimizaciju brzine, upravljanje skalabilnošću hardvera i održavanje troškovne učinkovitosti nije trivijalno.
Koristeći uspostavljeno rješenje kao što je VocalStack, možete se usredotočiti na ono što je važno - pružanje najboljeg iskustva transkripcije - bez dugotrajnog i skupog procesa izgradnje vlastite infrastrukture. VocalStack se bavi svim teškim radovima: od optimizacije brzine i skalabilnosti do upravljanja potrebama hardvera. To vam omogućava da preskočite glavobolje i ronite ravno u pružanje bezuslovne, visokokvalitetne usluge transkripcije. Zamislite slobodu inovacija bez brige o složenim backend izazovima - to je ono što VocalStack nudi.
Usput, u bez dodatnih troškova,VocalStack koristi raznolik spektar modela umjetne inteligencije kako bi značajno poboljšao kvalitetu Svaka transkripcija.-Ne znam.
Pročitajte više na www.vocalstack.com/business
Ako ste programer i ne smeta vam što ćete si uprljati ruke, zašto ne biste isprobali Whisper modele otvorenog koda? Idite prema OpenAI-jev Whisper GitHub repozitorij i eksperimentirati s različitim veličinama modela. (Pozor: veći modeli mogu uzrokovati pregrijavanje uređaja ako nemate specijaliziranu grafičku karticu).
Nakon nekoliko test transkripcija s Whisperom na vašem lokalnom računalu, možda počnete identificirati nekoliko izazova s ručnim korištenjem Whisper-a. Na primjer, skalabilnost može biti skupa, a Whisper nije podrazumijevano optimiziran za transkripcije uživo, što zahtijeva dodatna prilagođena rješenja.
Ne brini, VocalStack ti čuva leđa! Preuzmite VocalStack JavaScript SDK i transkripcija postaje lagan:
Scroll Up