Quando gli sviluppatori provano per la prima volta i modelli di IA di trascrizione, sono spesso entusiasti. Sembra trovare una soluzione magica che improvvisamente sblocca un enorme nuovo potenziale... finché qualcuno non fa i numeri. L'eccitazione svanisce rapidamente quando i costi reali dell'integrazione di questi modelli di IA nell'infrastruttura aziendale diventano evidenti. Il trucco di magia comincia a sembrare più un hobby costoso. L'hardware di fascia alta, o le tasse per i servizi cloud, e la complessità della scalabilità si aggiungono rapidamente, trasformando quel brivido iniziale in un controllo della realtà.
Nonostante la loro impressionante accuratezza e capacità, i buoni modelli di IA di trascrizione presentano diverse sfide significative. Diamo un'occhiata ai modelli Whisper di OpenAI, concentrandoci sui loro requisiti hardware:
| 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 |
I grandi modelli di IA offrono una grande precisione, ma richiedono una memoria e una potenza di elaborazione significative, il che può essere una sfida. Questo è particolarmente vero per le trascrizioni dal vivo, dove l'elaborazione veloce è cruciale. I modelli di grandi dimensioni richiedono più tempo per elaborare l'audio, influenzando l'esperienza dell'utente quando sono necessari risultati istantanei.
Per bilanciare qualità ed efficienza, i fornitori di servizi di trascrizione SaaS in genere non rivelano quali modelli di IA utilizzano, spesso perché stanno cercando di ridurre i costi evitando modelli grandi e ad alta intensità di risorse.
Tuttavia, modelli più grandi sono molto importanti per la qualità delle vostre trascrizioni. Potete leggere di più su questo qui:
Vediamo quanto ci vorrebbe per trascrivere 1 ora di discorsi pre-registrati utilizzando Whisper's large-v3 modello su 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 |
(Questi costi si basano sui prezzi AWS nel N. Virginia e può variare a seconda della vostra regione. Le tasse non sono incluse. )
L'aggiunta di modelli di IA supplementari che migliorano la trascrizione come la traduzione, i segni temporali delle parole, la riassunzione o la diarizzazione degli oratori può aumentare ulteriormente i requisiti e i costi dell'hardware.
Gli strumenti di trascrizione open source di oggi sono ottimi per sperimentare. Spesso sono messi insieme da brillanti dottorandi che cercano di spingere i confini della scienza dei dati. Sfortunatamente questi non sono pronti per la produzione per la maggior parte delle esigenze aziendali. Per far funzionare una soluzione personalizzata, le aziende hanno bisogno di esperti di machine learning, ingegneri cloud e molti sviluppatori Python, e questo diventa costoso velocemente. Per le piccole e medie imprese, il costo di assemblare quella squadra dei sogni può essere più alto dell'hardware stesso.
Il mantenimento di soluzioni di trascrizione AI personalizzate va oltre la semplice configurazione iniziale e l'hardware. Mantenere il passo con gli aggiornamenti regolari dei driver della GPU, le patch di sicurezza e i miglioramenti del modello di AI aggiunge costi significativi in corso. Oltre a questo, c'è la manutenzione dell'infrastruttura cloud, la gestione delle interruzioni del sistema, la riqualificazione dei modelli quando i dati si evolvono e la garanzia della conformità con le nuove norme sulla privacy dei dati. Ciascuno di questi fattori richiede tempo, competenze e risorse, aumentando il costo totale della proprietà.
Costruire il proprio sistema di trascrizione potrebbe sembrare allettante, ma è complesso. Implica l'integrazione di più modelli, l'ottimizzazione per la velocità e la gestione della scalabilità dell'hardware. Per la maggior parte dei team, utilizzare una piattaforma consolidata come VocalStack è molto più efficiente, risparmiando tempo, denaro e mal di testa.
Per ridurre i costi, gli sviluppatori potrebbero provare a creare una soluzione personalizzata su misura per le loro esigenze aziendali uniche. Sebbene questo possa essere fattibile per i team con una profonda esperienza in diversi campi, non è privo di sfide. Non esiste un approccio unico per la trascrizione di qualità. Creare un robusto servizio di trascrizione significa integrare più modelli di AI e gestire servizi cloud scalabili, che possono diventare complicati e richiedere risorse intensive.
Invece di costruire la tua soluzione personalizzata da zero, che può essere dispendiosa in tempo e costosa, è più efficiente sfruttare la piattaforma di VocalStack che già risolve queste sfide. Sviluppare un sistema per gestire grandi modelli, ottimizzare la velocità, gestire la scalabilità dell'hardware e mantenere l'efficienza dei costi non è banale.
Utilizzando una soluzione consolidata come VocalStack, è possibile concentrarsi su ciò che conta, fornire la migliore esperienza di trascrizione, senza il processo dispendioso in tempo e costoso di costruire la propria infrastruttura. VocalStack si occupa di tutto il lavoro pesante: dall'ottimizzazione della velocità e della scalabilità alla gestione delle esigenze hardware. Ti permette di saltare i mal di testa e tuffarti direttamente nel fornire un servizio di trascrizione di alta qualità. Immaginate la libertà di innovare senza preoccuparsi di complesse sfide di backend, questo è ciò che VocalStack offre.
A proposito, al nessun costo aggiuntivo,VocalStack sfrutta una vasta gamma di modelli di IA per migliorare significativamente la qualità ogni trascrizione.- Sì, sì.
Per ulteriori informazioni, consultare: www.vocalstack.com/business
Se sei uno sviluppatore e non ti dispiace sporcarti le mani, perché non provare i modelli open source di Whisper? Andate avanti. Il repository GitHub Whisper di OpenAI e sperimentare le diverse dimensioni dei modelli. (Avvertimento: i modelli più grandi possono causare il surriscaldamento della macchina se non si dispone di una scheda grafica specializzata).
Dopo alcune trascrizioni di prova con Whisper sulla vostra macchina locale, potreste iniziare a identificare diverse sfide con l'uso manuale di Whisper. Ad esempio, la scalabilità può essere costosa e Whisper non è ottimizzato per le trascrizioni dal vivo per impostazione predefinita, il che richiede ulteriori soluzioni personalizzate.
Non preoccuparti, VocalStack ti copre le spalle! Scarica il VocalStack JavaScript SDK e la trascrizione diventa un gioco da ragazzi:
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