Amikor a fejlesztők először kipróbálják a transzkripciós mesterséges intelligenciamodelleket, gyakran izgatottak. Olyan, mintha találnánk egy varázslatos megoldást, ami hirtelen hatalmas új potenciált nyit meg, amíg valaki meg nem tudja számolni. Az izgalom gyorsan elhalványul, amikor nyilvánvalóvá válnak az AI modellek üzleti infrastruktúrába való integrálásának valódi költségei. A varázslat inkább egy drága hobbynak tűnik. A csúcsminőségű hardver vagy a felhőszolgáltatási díjak és a skálázás összetettsége gyorsan összeadódik, és a kezdeti izgalmat valóságellenőrzéssé változtatja.
A lenyűgöző pontosságuk és képességeik ellenére a jó transzkripciós mesterséges intelligenciamodellek számos jelentős kihívást jelentenek. Nézzük meg az OpenAI Whisper modelljeit, a hardverkövetelményekre összpontosítva:
| 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 |
A nagy mesterséges intelligenciájú modellek nagy pontosságot kínálnak, de jelentős memória- és feldolgozási teljesítményre van szükségük, ami kihívást jelenthet. Ez különösen igaz az élő átiratokra, ahol a gyors feldolgozás kulcsfontosságú. A nagy modellek több időt vesznek igénybe a hangfeldolgozáshoz, ami befolyásolja a felhasználói élményt, amikor azonnali eredményekre van szükség.
A minőség és a hatékonyság egyensúlyában tartása érdekében a SaaS transzkripciós szolgáltatók általában nem nyilvánítják, hogy mely mesterséges intelligenciát használnak, gyakran azért, mert megpróbálják csökkenteni a költségeket azzal, hogy elkerülik a nagy, erőforrás-intenzív modelleket.
A nagyobb modellek azonban nagyon fontosak a transzkripciók minőségéhez. További információt itt olvashat:
Lássuk, mennyi időbe telik átírni. 1 óra Whisper előzetesen felvett beszéde large-v3 modell az AWS-en:
| 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 |
(E költségek az AWS árképzésén alapulnak az N. Virginia régió és változhat a régió szerint. Az adó nem szerepel. )
A kiegészítő mesterséges intelligenciával rendelkező modellek hozzáadása, amelyek javítják a transzkripciót, mint például a fordítás, a szó időbélyegzése, az összefoglalás vagy a hangszórók naplózása, tovább növelheti a hardverkövetelményeket és a költségeket.
A nyílt forráskódú transzkripciós eszközök ma nagyszerűek a kísérletezéshez. Gyakran ragyogó doktori hallgatók állítják össze, akik megpróbálják megdönteni az adattudomány határait. Sajnos ezek nem készülnek a legtöbb üzleti követelményre. Ahhoz, hogy egy személyre szabott megoldás működjön, a vállalkozásoknak gépi tanulási szakértőkre, felhőmérnökökre és sok Python fejlesztőre van szükségük, és ez gyorsan drága lesz. A kis- és közepes vállalkozások számára az álomcsapat összeállításának költsége magasabb lehet, mint maga a hardver.
A személyre szabott mesterséges intelligenciával készült transzkripciós megoldások fenntartása túlmutat a kezdeti beállításon és a hardveren. A rendszeres GPU-vezérlő frissítések, biztonsági javítások és az AI-modellek javításai jelentős folyamatos költségeket jelentenek. Ezen túlmenően a felhőinfrastruktúra karbantartása, a rendszer megszakadásaival való foglalkozás, a modellek átképzése, amikor az adatok fejlődnek, és az új adatvédelmi előírások betartásának biztosítása. Mindegyik tényező időt, szakértelmet és erőforrásokat igényel, ami hozzáadódik a tulajdonjog teljes költségéhez.
A saját transzkripciós rendszerünk építése csábítónak tűnhet, de bonyolult. Ez magában foglalja több modell integrálását, a sebesség optimalizálását és a hardver skálázhatóságának kezelését. A legtöbb csapat számára egy olyan platform használata, mint a VocalStack, sokkal hatékonyabb, időt, pénzt és fejfájást takarít meg.
A költségek csökkentése érdekében a fejlesztők megpróbálhatnak egy egyedi üzleti igényeikre szabott megoldást létrehozni. Bár ez megvalósítható olyan csapatok számára, akik számos területen mély szakértelemmel rendelkeznek, nem mentes a kihívásoktól. Nincs egyedi megközelítés a minőségi transzkripcióhoz. Egy robusztus transzkripciós szolgáltatás létrehozása több mesterséges intelligenciamódszer integrálását és a skálázható felhőszolgáltatások kezelését jelenti, amelyek bonyolultá és erőforrás-intenzívé válhatnak.
Ahelyett, hogy a saját személyre szabott megoldást építené a semmiből, ami időigényes és költséges lehet, hatékonyabb a VocalStack platformját kihasználni, amely már megoldja ezeket a kihívásokat. Egy olyan rendszer kifejlesztése, amely nagy modelleket kezel, optimalizálja a sebességet, kezeli a hardver skálázhatóságát és fenntartja a költséghatékonyságot, nem triviális.
Egy olyan megalapozott megoldás használatával, mint a VocalStack, arra összpontosíthat, ami fontos - a legjobb transzkripciós élmény biztosítása - anélkül, hogy időigényes és költséges folyamatot kellene felépítenie a saját infrastruktúráját. A VocalStack kezeli az összes nehéz munkát: a sebesség és a skálázhatóság optimalizálásától a hardverigények kezeléséig. Ez lehetővé teszi, hogy kihagyja a fejfájást, és egyenesen egy zökkenőmentes, kiváló minőségű átiratkezelési szolgáltatást nyújtson. Képzeljék el az innováció szabadságát anélkül, hogy a bonyolult backend kihívások miatt aggódnának - ezt kínálja a VocalStack.
Egyébként, a nem járulékos költségek,A VocalStack a mesterséges intelligenciával kapcsolatos modellek széles skáláját használja fel, hogy jelentősen javítsa a minden átirat.- Igen.
További információk a www.vocalstack.com/business
Ha fejlesztő vagy, és nem bánod, ha bepiszkolod a kezed, miért nem próbálod ki a Whisper nyílt forráskódú modelljeit? Menj át! OpenAI Whisper GitHub repozitórium és kísérletezzen a különböző modellméretekkel. (Figyelmeztetés: a nagyobb modellek túlmelegedhetik a gépet, ha nincs speciális grafikus kártyája).
Néhány teszt transzkripció után a Whisperrel a helyi gépen, elkezdhet számos kihívást azonosítani a Whisper kézzel történő használatával. Például a skálázhatóság költséges lehet, és a Whisper alapértelmezés szerint nem optimalizálva az élő átiratokra, ami további személyre szabott megoldásokat igényel.
Ne aggódj, a VocalStack vigyáz rád! Töltsd le a VocalStack JavaScript SDK-t, és a transzkripció könnyű lesz:
Scroll Up