開発者が初めてトランスクリプションAIモデルを試すと 興奮します 奇跡的な解決策を 見つけるような感じです 突然 巨大な新しい可能性を 解放するような感じです 誰かが数字を計算するまでです AIモデルをビジネスインフラに統合する本当のコストが明らかになると 興奮はすぐに消えていきます 魔法のトリックは 高価な趣味のように見えるようになりました ハイエンドハードウェアやクラウドサービス料金と スケール化の複雑さが 急速に増え 最初のスリルは現実のチェックに変えられます.
印象的な精度と能力にもかかわらず 良い転写AIモデルは 重要な課題をいくつか提示します OpenAIのWhisperモデルをハードウェアの要件に焦点を当てて見てみましょう:
| 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 |
大規模なAIモデルは高い精度を提供しますが重要なメモリと処理能力が必要でこれは困難です これは特にライブトランスクリプションの場合に当てはまります 迅速な処理が重要です 大型モデルは音声の処理に時間がかかり即時結果が必要な場合ユーザーエクスペリエンスに影響します
品質と効率のバランスをとるために,SaaSトランスクリプションサービスプロバイダは通常,使用するAIモデルを開示しません. 原因は,大きなリソースを集中的に使用するモデルを避けてコストを削減しようとしているからです.
しかし,より大きなモデルが,あなたの転写の品質にとって非常に重要です. 詳しくはこちらから読む:
転写するのにどれくらいの時間がかかるか見てみましょう 1時間 録音したスピーチは Whisper の音声で large-v3 AWS のモデルについて:
| 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 |
(これらのコストはNのAWS価格に基づいています. バージニア州地域によって異なります. 税金は含まれていません. )
翻訳,単語タイムスタンプ,要約,またはスピーカーダイアライゼーションなどの転写を改善する補足的なAIモデルを追加すると,ハードウェアの要件とコストがさらに増加します.
オープンソースの転写ツールは 実験に最適です データサイエンスの境界線を 押し広げようとする 優秀な博士課程の学生によって 組み立てられています 残念なことに,これらはほとんどのビジネス要件に適した生産準備ができていません. カスタムソリューションを実現するには 機械学習の専門家 クラウドエンジニア パイソン開発者の多くが必要で 費用がかかります 中小企業ではドリームチームを組み立てるコストはハードウェア自体よりも高いかもしれません.
オーダーメイド AI トランスクリプションソリューションのメンテナンスは初期のセットアップとハードウェアを超えています 定期的な GPU ドライバー アップデートセキュリティ パッチAI モデルの改善に追いつくことは継続的なコストを大幅に増加させます クラウドインフラのメンテナンスシステムの停電に対処データが進化する際のモデル再訓練新しいデータプライバシー規制の遵守を保証する これらの要因のそれぞれは 時間,専門知識,資源を必要とし,所有の総コストを増加させます.
自分の転写システムを構築することは 誘惑的かもしれませんが 複雑です 複数のモデルを統合し 速度を最適化し ハードウェアのスケーラビリティを管理します ほとんどのチームにとって VocalStackのような既存のプラットフォームを使用することは時間お金頭痛を節約するほどはるかに効率的です.
費用を削減するために開発者は独特のビジネスニーズに合わせたカスタムソリューションを作成しようとします 複数の分野で 深い専門知識を持つチームでは 実行可能ですが 課題もあります 質の高い転写には 単一の方法はありません 堅固なトランスクリプションサービスを作成するには複数のAIモデルを統合しスケーラブルなクラウドサービスを管理する必要がありますこれは複雑でリソースが要る場合があります.
大型モデルを処理し,速度を最適化し,ハードウェアのスケーラビリティを管理し,コスト効率性を維持するシステムを開発することは,些細なことではありません.
VocalStackのような既存のソリューションを使用すると,自分のインフラストラクチャを構築する時間と費用を要するプロセスなしで,最適な転写体験を提供することに焦点を当てることができます. VocalStackは速度とスケーラビリティの最適化からハードウェアのニーズの管理まですべての重い仕事を処理します 複雑なバックエンドの課題を心配することなく 革新する自由を想像してください それがVocalStackが提供するものです.
ちなみに 追加コストはありません,VocalStackは AI モデルを利用してAI の品質を大幅に改善する 各転写.ええ ええ え え.
詳細はこちらから www.vocalstack.com/business
開発者で手を汚すことを気にしないなら,Whisperのオープンソースモデルを試してみませんか. 頭を向けて OpenAI のWhisper GitHub リポジトリを公開しました 異なるサイズのモデルを試してみる (注意:特殊なグラフィックスカードがなければ,より大きなモデルでマシンが過熱する可能性があります).
ローカルマシンでWhisperでテストトランスクリプションをいくつかした後,Whisperを手動で使用する際のいくつかの課題を特定し始めるかもしれません. 例えば,スケーラビリティは高価であり,Whisperはデフォルトでライブ転写に最適化されていません. これは追加のカスタムソリューションを必要とします.
心配するな ヴォーカルスタックが助けてくれる! VocalStack JavaScript SDKをダウンロードしてトランスクリプションが簡単になります:
Scroll Up