Kad izstrādātāji pirmo reizi izmēģina transkripcijas mākslīgā intelekta modeļus, viņi bieži vien ir pārsteigti. Tas ir kā atrast burvīgu risinājumu, kas pēkšņi atver milzīgu jaunu potenciālu, līdz kāds izskata skaitļus. Uzbudinājums ātri izzūd, kad kļūst acīmredzama īstais izmaksu apjoms, kas saistīts ar šo mākslīgo intelektu modeļu integrāciju uzņēmējdarbības infrastruktūrā. Maģiskais triks sāk izskatīties vairāk kā dārgs hobijs. Augsta līmeņa aparatūra vai mākoņu pakalpojumu maksas un skalēšanas sarežģītība strauji palielinās, pārvēršot sākotnējo uzbudinājumu realitātes pārbaudē.
Neraugoties uz to iespaidīgo precizitāti un spējām, labi transkripcijas mākslīgās intelekta modeļi rada vairākas nozīmīgas izaicinājumus. Paskaties uz OpenAI Whisper modeļiem, koncentrējoties uz to aparatūras prasībām:
| 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 |
Lieli mākslīgā intelekta modeļi nodrošina lielu precizitāti, bet tiem ir nepieciešama ievērojama atmiņa un apstrādes jauda, kas var būt sarežģīts. Tas īpaši attiecas uz dzīvām transkripcijām, kur strauja apstrāde ir ļoti svarīga. Lieliem modeļiem ir nepieciešams vairāk laika, lai apstrādātu audio, kas ietekmē lietotāja pieredzi, kad ir nepieciešami tūlītēji rezultāti.
Lai līdzsvarotu kvalitāti un efektivitāti, SaaS transkripcijas pakalpojumu sniedzēji parasti neatklā, kurus AI modeļus viņi izmanto, bieži vien tāpēc, ka viņi cenšas samazināt izmaksas, izvairīdamies no lieliem, resursu intensīviem modeļiem.
Tomēr lielāki modeļi ir ļoti svarīgi jūsu transkripciju kvalitātei. Vairāk par to varat lasīt šeit:
Paskatīsimies, cik ilgi vajadzēs, lai pārrakstītu 1 stunda iepriekš ierakstītas runas, izmantojot Whisper's large-v3 modelis 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 |
(Šie izdevumi ir balstīti uz AWS cenu noteikšanu N. Virdžinijas reģions un var atšķirties atkarībā no jūsu reģiona. Nodoklis nav iekļauts. )
Pievienojot papildu mākslīgā intelekta modeļus, kas uzlabo transkripciju, piemēram, tulkošanu, vārdu laika zīmolus, kopsavilkumu vai runātāja diārizāciju, var vēl vairāk palielināt aparatūras prasības un izmaksas.
Atvērtā koda transkripcijas rīki šodien ir lieliski piemēroti eksperimentēšanai. To bieži vien veido lieliski doktoranti, kas cenšas pārspēt datu zinātnes robežas. Diemžēl tie nav gatavi ražošanai vairumam uzņēmējdarbības prasību. Lai pielāgots risinājums darbotos, uzņēmumiem ir vajadzīgi mašīnu mācīšanās eksperti, mākoņu inženieri un daudz Python izstrādātāju, un tas ātri kļūst dārgi. Mazām un vidējām uzņēmumiem šīs sapņu komandas veidošanas izmaksas var būt augstākas nekā pati aparatūra.
Personalizētu mākslīgā intelekta transkripcijas risinājumu uzturēšana pārsniedz tikai sākotnējo uzstādījumu un aparatūru. Regulāras GPU draiveru atjauninājumi, drošības labojumi un mākslīgā intelekta modeļa uzlabojumi rada ievērojamas pastāvīgas izmaksas. Turklāt ir jāturpina uzturēt mākoņu infrastruktūru, risināt sistēmas pārtraukumus, pārmācīt modeļus, kad datumi attīstās, un nodrošināt atbilstību jaunajiem datu privātuma noteikumiem. Katrs no šiem faktoriem prasa laiku, zināšanas un resursus, kas palielina kopējās īpašumtiesību izmaksas.
Savas transkripcijas sistēmas izveide var šķist pievilcīga, bet tā ir sarežģīta. Tas ietver vairāku modeļu integrāciju, ātruma optimizāciju un aparatūras skalējamības pārvaldību. Lielākajai daļai komandu, izmantojot tādu platformu kā VocalStack, ir daudz efektīvāk ietaupīt laiku, naudu un galvassāpes.
Lai samazinātu izmaksas, izstrādātāji var mēģināt izveidot pielāgotu risinājumu, kas pielāgots viņu unikālajām uzņēmējdarbības vajadzībām. Lai gan tas var būt iespējams komandām ar dziļu pieredzi vairākās jomās, tas nav bez izaicinājumiem. Nav vienveidīgas pieejas kvalitatīvai transkripcijai. Robusta transkripcijas pakalpojuma izveide nozīmē integrēt vairākus mākslīgā intelekta modeļus un pārvaldīt skalējamus mākoņu pakalpojumus, kas var kļūt sarežģīti un resursintensīvi.
Tā vietā, lai no nulles izveidotu savu pielāgoto risinājumu, kas var būt laika un izmaksu aizņemts, ir efektīvāk izmantot VocalStack platformu, kas jau risina šīs problēmas. Sistēmas izstrāde, lai apstrādātu lielus modeļus, optimizētu ātrumu, pārvaldītu aparatūras skalējamību un saglabātu izmaksu efektivitāti, nav triviāla.
Izmantojot tādu ieviesto risinājumu kā VocalStack, jūs varat koncentrēties uz to, kas ir svarīgi - nodrošināt labāko transkripcijas pieredzi, bez laika un dārga procesa, lai izveidotu savu infrastruktūru. VocalStack veic visu smago darbu: no ātruma un mērogojamības optimizācijas līdz aparatūras vajadzību pārvaldībai. Tas ļauj jums pārkāpt galvassāpes un tieši pievērsties bezsīkuma, augstas kvalitātes transkripcijas pakalpojuma sniegšanai. Iedomājieties brīvību inovēt, nerūpējoties par sarežģītiem backend izaicinājumiem - to piedāvā VocalStack.
Starp citu, bez papildu izmaksām,VocalStack izmanto daudzveidīgus mākslīgā intelekta modeļus, lai ievērojami uzlabotu katra transkripcija.
Vairāk informācijas skatīt www.vocalstack.com/business
Ja jūs esat izstrādātājs un neiebilstat, ka jums ir piesārņojušas rokas, kāpēc neizmēģināt Whisper atvērtā koda modeļus? Uz priekšu uz OpenAI Whisper GitHub repozitorijs un eksperimentēt ar dažādiem modeļu izmēriem. (Pievērsiet uzmanību: lielākie modeļi var izraisīt jūsu mašīnas pārkaršanu, ja jums nav specializētas grafikas kartes).
Pēc dažām testēšanas transkripcijām ar Whisper uz jūsu vietējās mašīnas, jūs varētu sākt identificēt vairākas problēmas ar Whisper manuālu lietošanu. Piemēram, mērogojamība var būt dārga, un Whisper nav optimizēts tiešraides transkripcijām pēc noklusējuma, kas prasa papildu pielāgotus risinājumus.
Neraizējies, "VocalStack" tevi aizstāv! Noplaši lejupielādējiet VocalStack JavaScript SDK un transkripcija kļūst par brīnu:
Scroll Up