Երբ ծրագրավորողները առաջին անգամ փորձարկում են արհեստական ինտելեկտի տրանսկրիպցիոն մոդելները, նրանք հաճախ հուզված են: Կարծես կախարդական լուծում եք գտնում, որը հանկարծ բացում է հսկայական նոր ներուժ, մինչեւ որ ինչ-որ մեկը հաշվում է թվերը: Հաճախորդների հետաքրքրությունը արագորեն թուլանում է, երբ պարզվում է, թե ինչ է իրական ծախսերը այս AI մոդելների ինտեգրման բիզնես ենթակառուցվածքների մեջ: Մոգական հնարքը սկսում է ավելի շատ նման լինել թանկ հոբբիին: Բարձրակարգ սարքավորումների կամ ամպային ծառայությունների վճարները եւ մասշտաբավորման բարդությունը արագ ավելանում են, վերածելով այդ սկզբնական հուզմունքը իրականության ստուգման:.
Չնայած իրենց տպավորիչ ճշգրտությանը եւ հնարավորություններին, լավ տրանսկրիպցիոն արհեստական ինտելեկտի մոդելները ներկայացնում են մի քանի նշանակալի մարտահրավերներ: Եկեք նայենք OpenAI-ի Whisper մոդելներին՝ կենտրոնանալով դրանց սարքավորումների պահանջների վրա:
| 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 |
Մեծ AI մոդելները մեծ ճշգրտություն են առաջարկում, բայց պահանջում են զգալի հիշողություն եւ վերամշակման հզորություն, ինչը կարող է բարդ լինել: Սա հատկապես ճիշտ է կենդանի թարգմանությունների համար, որտեղ արագ մշակումը կարեւոր է: Մեծ մոդելները ավելի շատ ժամանակ են պահանջում աուդիոն մշակելու համար, ինչը ազդում է օգտագործողի փորձի վրա, երբ անհրաժեշտ են ակնթարթային արդյունքներ:
Որակային եւ արդյունավետության հավասարակշռության համար SaaS տրանսկրիպտացիոն ծառայությունների մատակարարները սովորաբար չեն բացահայտում, թե որ AI մոդելներն են օգտագործում, հաճախ այն պատճառով, որ նրանք փորձում են կրճատել ծախսերը ՝ խուսափելով մեծ, ռեսուրսային ինտենսիվ մոդելներից:
Այնուամենայնիվ, ավելի մեծ մոդելները շատ կարեւոր են ձեր արձանագրությունների որակի համար: Դուք կարող եք ավելին կարդալ այս մասին այստեղ.:
Եկեք տեսնենք, թե որքան ժամանակ կպահանջվի վերագրելու համար 1 ժամ Նախապատրաստված ձայնագրված խոսքի համար, որը օգտագործվում է Whisper- ի միջոցով large-v3 AWS- ի մոդել:
| 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 |
(Այս ծախսերը հիմնված են AWS- ի գների վրա N- ում: Վիրջինիա տարածաշրջան եւ կարող է տարբերվել ըստ ձեր տարածաշրջանի: Հարկը ներառված չէ: )
Լրացուցիչ AI մոդելների ավելացումը, որոնք բարելավում են թարգմանությունը, բառերի ժամանակային կնիքները, ամփոփումը կամ խոսողի օրագրումը, կարող է հետագայում ավելացնել սարքավորումների պահանջները եւ ծախսերը:.
Այսօր բաց կոդով տրանսկրիպտացիոն գործիքները հիանալի են փորձարկումների համար: Դրանք հաճախ կազմվում են փիլիսոփայական դոկտորական աստիճան ունեցող ուսանողների կողմից, որոնք փորձում են խախտել տվյալների գիտության սահմանները: Ցավոք, դրանք պատրաստ չեն արտադրության համար բիզնեսի պահանջների մեծ մասի համար: Որպեսզի հարմարեցված լուծումը աշխատի, բիզնեսներին անհրաժեշտ են մեքենայական ուսուցման փորձագետներ, ամպային ինժեներներ եւ շատ Python մշակողներ, եւ դա արագ թանկանում է: Փոքր եւ միջին բիզնեսի համար երազանքի թիմի կազմավորման ծախսերը կարող են ավելի բարձր լինել, քան սարքավորումները:.
AI- ի հարմարեցված տրանսկրիպցիոն լուծումների պահպանումը գերազանցում է միայն սկզբնական տեղադրումը եւ սարքավորումները: GPU- ի վարորդների թարմացումները, անվտանգության թարմացումները եւ AI մոդելի բարելավումները պարբերաբար ավելացնում են զգալի ընթացիկ ծախսեր: Բացի այդ, կա ամպային ենթակառուցվածքի պահպանություն, համակարգային անջատումների հետ զբաղվելը, մոդելների վերապատրաստումը, երբ տվյալները զարգանում են, եւ ապահովելը տվյալների գաղտնիության նոր կանոնակարգերի հետ համապատասխանությունը: Այս գործոններից յուրաքանչյուրը պահանջում է ժամանակ, փորձ եւ ռեսուրսներ, որոնք ավելացնում են սեփականության ընդհանուր ծախսերը:.
Ձեր սեփական տրանսկրիպցիոն համակարգի կառուցումը կարող է գայթակղիչ թվալ, բայց այն բարդ է: Այն ներառում է բազմաթիվ մոդելների ինտեգրում, արագության օպտիմալացում եւ սարքավորումների մասշտաբելիության կառավարում: Թիմերի մեծամասնության համար VocalStack- ի նման հաստատված հարթակի օգտագործումը շատ ավելի արդյունավետ է ՝ խնայելով ժամանակ, գումար եւ գլխացավեր:.
Որպեսզի նվազեցնեն ծախսերը, ծրագրավորողները կարող են փորձել ստեղծել հարմարեցված լուծում, որը հարմարեցված է իրենց յուրահատուկ բիզնեսի կարիքներին: Չնայած դա կարող է իրականացվել մի քանի ոլորտներում խորը փորձառություն ունեցող թիմերի համար, դա առանց մարտահրավերների չէ: Որակյալ թարգմանության համար չկա մեկ չափի բոլորի համար հարմար մոտեցում: Տրանսկրիպտացիոն ծառայության ստեղծումը նշանակում է ինտեգրվել բազմաթիվ AI մոդելների եւ կառավարել մասշտաբելի ամպային ծառայություններ, որոնք կարող են բարդ եւ ռեսուրսային ինտենսիվ լինել:.
"Ամենակարեւորն այն է, որ դուք չեք կարողանա ստեղծել ձեր սեփական հարմարեցված լուծումը, որը կարող է ժամանակ եւ ծախսեր պահանջել: Ավելի արդյունավետ է օգտագործել VocalStack- ի հարթակը, որը արդեն լուծում է այս մարտահրավերները: """ Համակարգի մշակումը մեծ մոդելների կառավարման, արագության օպտիմալացման, սարքավորումների մասշտաբելիության կառավարման եւ ծախսարդյունավետության պահպանման համար աննշան չէ:
VocalStack- ի նման հաստատված լուծում օգտագործելով, դուք կարող եք կենտրոնանալ այն բանի վրա, ինչ կարեւոր է ՝ լավագույն տրանսկրիպցիոն փորձը մատուցելով ՝ առանց ձեր սեփական ենթակառուցվածքը կառուցելու ժամանակատար եւ թանկ գործընթացի: VocalStack-ը զբաղվում է բոլոր ծանր աշխատանքներով՝ արագության եւ մասշտաբելիության օպտիմալացումից մինչեւ սարքավորումների կարիքների կառավարում: Այն թույլ է տալիս ձեզ խուսափել գլխացավերից եւ անմիջապես ներթափանցել անխափան, բարձրորակ թարգմանության ծառայություն մատուցելու մեջ: Պատկերացրեք նորարարության ազատությունը առանց անհանգստանալու բարդ մարտահրավերների մասին: Ահա թե ինչ է առաջարկում VocalStack- ը:.
Ի դեպ, Ոչ մի լրացուցիչ ծախս,VocalStack- ը օգտագործում է AI մոդելների բազմազանություն ՝ զգալիորեն բարելավելու համար յուրաքանչյուր տրանսկրիպտացիա.- Այո, այո:.
Լրացուցիչ տեղեկություններ www.vocalstack.com/business
Եթե դուք ծրագրավորող եք եւ չեք խանգարում ձեր ձեռքերը կեղտոտվել, ինչու չփորձեք Whisper- ի բաց կոդով մոդելները: Գլխով դեպի OpenAI-ի Whisper GitHub պահեստը փորձարկեք տարբեր չափերի մոդելները: (Զգուշացում. ավելի մեծ մոդելները կարող են առաջացնել ձեր մեքենայի գերտաքացում, եթե դուք չունեք մասնագիտացված գրաֆիկական քարտ):.
Ձեր տեղական համակարգչում Whisper- ի հետ մի քանի փորձարկման թարգմանություններից հետո, դուք կարող եք սկսել հայտնաբերել Whisper- ի ձեռքով օգտագործման մի քանի մարտահրավերներ: Օրինակ, մասշտաբավորումը կարող է թանկ լինել, եւ Whisper- ը նախապես օպտիմալացված չէ կենդանի թարգմանությունների համար, ինչը պահանջում է լրացուցիչ հարմարեցված լուծումներ:.
Մի անհանգստացեք, VocalStack-ը պաշտպանում է ձեզ: Ներբեռնել VocalStack JavaScript SDK- ն եւ տրանսկրիպցիան դառնում է հեշտ:
Scroll Up