전사 비용 을 최소화 하는 것

개발자들이 처음으로 전사 AI 모델을 시도할 때, 그들은 종종 흥분합니다. 마치 마법의 해결책을 찾는 것 같아서 갑자기 엄청난 새로운 잠재력을 열어주는 것 같아요. 누군가가 숫자를 계산할 때까지요. 이러한 AI 모델을 비즈니스 인프라에 통합하는 데 필요한 실제 비용이 분명해지면 흥분은 빠르게 사라집니다. 마법 트릭은 더 비싼 취미로 보이기 시작합니다. 고급 하드웨어 또는 클라우드 서비스 요금과 확장의 복잡성은 빠르게 증가하여 초기 흥분을 현실 체크로 바니다.

그들의 인상적인 정확성과 기능에도 불구하고, 좋은 전사 AI 모델은 몇 가지 중요한 도전을 제시합니다. OpenAI의 Whisper 모델을 살펴보겠습니다. 하드웨어 요구 사항에 초점을 맞추고 있습니다.:

큰 AI 모델은 매우 정확하지만 상당한 메모리와 처리 능력이 필요하며, 이는 도전적일 수 있습니다. 이것은 특히 빠른 처리가 매우 중요한 라이브 트랜스크립션에 적용됩니다. 큰 모델은 오디오를 처리하는 데 더 많은 시간이 걸리며, 즉각적인 결과가 필요할 때 사용자 경험에 영향을 미니다.

품질과 효율성을 균형 잡기 위해 SaaS 트랜스크립션 서비스 제공 업체는 일반적으로 어떤 AI 모델을 사용하는지 공개하지 않습니다.

그러나 더 큰 모델은 전사본의 품질에 매우 중요합니다. 여기에서 더 자세히 읽으실 수 있습니다.:

얼마나 걸리는지 보자고 1시간 미리 녹음된 음성으로 Whisper's를 사용합니다. large-v3 AWS에서 모델:

번역, 단어 타임 스프, 요약, 또는 스피커 다이어라이제이션과 같은 전사를 개선하는 보완 AI 모델을 추가하면 하드웨어 요구 사항과 비용을 더욱 증가시킬 수 있습니다.

오늘날 오픈 소스 트랜스크립션 도구는 실험을 하기 위해 아주 좋습니다. 데이터 과학의 경계를 확장하려고 노력하는 뛰어난 박사과정 학생들에 의해 종종 조립됩니다. 불행히도 이들은 대부분의 비즈니스 요구 사항에 대한 생산 준비가되어 있지 않습니다. 맞춤형 솔루션을 작동시키기 위해서는 기계 학습 전문가, 클라우드 엔지니어, 그리고 많은 파이 개발자가 필요합니다. 그리고 그것은 빠르게 비싸지죠. 중소기업의 경우 꿈의 팀을 구성하는 비용은 하드웨어 자체보다 더 높습니다.

사용자 정의 AI 전사 솔루션을 유지하는 것은 초기 설정과 하드웨어를 넘어서 있습니다. 정기적인 GPU 드라이버 업데이트, 보안 패치 및 AI 모델 개선에 따라가는 것은 상당한 지속적인 비용을 추가합니다. 그 외에도 클라우드 인프라 유지보수, 시스템 정전 처리, 데이터가 발전할 때 모델을 재교육하고 새로운 데이터 개인 정보 보호 규정의 준수를 보장합니다. 이 요소들 각각은 시간, 전문 지식, 자원을 요구하며, 소유의 총 비용을 증가시니다.

자신의 전사 시스템을 만드는 것은 유혹적일 수 있지만 복잡합니다. 여러 모델을 통합하고, 속도를 최적화하고, 하드웨어 확장성을 관리하는 것을 포함합니다. 대부분의 팀에서는 VocalStack과 같은 확립된 플랫폼을 사용하는 것이 훨씬 더 효율적이며 시간, 돈, 그리고 두통을 절약합니다.

비용을 낮추기 위해 개발자는 그들의 독특한 비즈니스 요구에 맞게 맞춤형 솔루션을 만들려고 할 수 있습니다. 이것은 여러 분야에서 깊은 전문 지식을 가진 팀에게 가능할 수 있지만, 도전이 없는 것은 아닙니다. 품질의 전사에 대한 일치하는 접근 방식은 없습니다. 강력한 트랜스크립션 서비스를 만드는 것은 여러 AI 모델을 통합하고 확장 가능한 클라우드 서비스를 관리하는 것을 의미합니다.

시간과 비용이 많이 드는 자체 맞춤형 솔루션을 처음부터 구축하는 대신, 이미 이러한 도전을 해결하는 VocalStack의 플랫폼을 활용하는 것이 더 효율적입니다. 대형 모델을 처리하고, 속도를 최적화하고, 하드웨어 확장성을 관리하고, 비용 효율성을 유지하는 시스템을 개발하는 것은 사소한 일이 아닙니다.

VocalStack와 같은 확립된 솔루션을 사용하여, 당신은 자신의 인프라를 구축하는 시간과 비용이 많은 과정 없이 최상의 트랜스크립션 경험을 제공하는 데 집중할 수 있습니다. VocalStack은 모든 무거운 작업을 처리합니다. 속도와 확장성을 최적화하는 것부터 하드웨어 요구 사항을 관리하는 것까지요. 그것은 두통을 건너뛰고 직선적으로 완벽하고 고품질의 전사 서비스를 제공하도록합니다. 복잡한 백엔드 도전에 대해 걱정하지 않고 혁신할 수 있는 자유를 상상해보세요. 이것이 VocalStack이 제공하는 것입니다.

어든, 추가 비용이 없습니다.,VocalStack은 다양한 인공지능 모델을 활용하여 음성의 품질을 크게 향상시니다. 각 복사본.- 그래요.

더 자세히 읽으세요 www.vocalstack.com/business

만약 여러분이 개발자이고 손을 더럽히는 것을 신경쓰지 않는다면, 왜 Whisper 오픈 소스 모델을 시도하지 않습니까? 앞으로 가세요. OpenAI의 Whisper GitHub 리포지토리 그리고 다양한 모델 크기를 실험합니다. (경고: 더 큰 모델은 전문 그래픽 카드가 없으면 기계가 과열될 수 있습니다.).

로컬 머신에서 Whisper를 사용한 몇 가지 테스트 트랜스크립션을 한 후, Whisper를 수동으로 사용하는 데 몇 가지 어려움을 발견하기 시작할 수 있습니다. 예를 들어 확장성은 비용이 많이 들 수 있으며 Whisper는 기본적으로 라이브 트랜스크립션을 위해 최적화되어 있지 않으므로 추가적인 사용자 정의 솔루션이 필요합니다.

걱정마요, 보컬스택이 당신을 지켜줄 거야 VocalStack JavaScript SDK를 다운로드하면 전사 작업이 쉽습니다.: