जेव्हा डेव्हलपर्स प्रथम ट्रान्सक्रिप्शन एआय मॉडेल वापरतात, तेव्हा ते बर्याचदा उत्साहित होतात. असे वाटते की एक जादूचा उपाय शोधणे जे अचानक प्रचंड नवीन क्षमता उघडते - जोपर्यंत कोणी संख्या क्रंच करत नाही. जेव्हा या एआय मॉडेलला बिझनेस इन्फ्रास्ट्रक्चरमध्ये समाकलित करण्याच्या वास्तविक खर्चाचा खुलासा होतो तेव्हा उत्साह लवकर कमी होतो. जादूची युक्ती अधिक महागड्या छंदासारखी दिसू लागली आहे. उच्च-अंत हार्डवेअर किंवा क्लाउड सेवा शुल्क, आणि स्केलिंगची जटिलता वेगाने जोडते, त्या सुरुवातीच्या थरारला वास्तविकता तपासणीमध्ये बदलते.
त्यांची प्रभावी अचूकता आणि क्षमता असूनही, चांगले प्रतिलेखन एआय मॉडेल अनेक लक्षणीय आव्हाने सादर करतात. चला ओपनएआयच्या व्हिस्पर मॉडेलकडे बघूया, त्यांच्या हार्डवेअर आवश्यकतांवर लक्ष केंद्रित करूया:
| 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 |
मोठ्या एआय मॉडेलमध्ये उत्तम अचूकता असते, परंतु त्यासाठी लक्षणीय मेमरी आणि प्रोसेसिंग पॉवरची आवश्यकता असते, जे आव्हानात्मक असू शकते. हे विशेषतः लाइव्ह ट्रान्सक्रिप्शनसाठी खरे आहे, जिथे वेगवान प्रक्रिया महत्त्वपूर्ण आहे. मोठ्या मॉडेलला ऑडिओवर प्रक्रिया करण्यासाठी अधिक वेळ लागतो, जेव्हा त्वरित परिणामांची आवश्यकता असते तेव्हा वापरकर्त्याच्या अनुभवावर परिणाम होतो.
गुणवत्ता आणि कार्यक्षमता संतुलित करण्यासाठी, सास ट्रान्सक्रिप्शन सेवा प्रदाते सहसा ते कोणत्या एआय मॉडेलचा वापर करतात हे उघड करत नाहीत, कारण ते मोठ्या, संसाधने-केंद्रित मॉडेल टाळून खर्च कमी करण्याचा प्रयत्न करीत आहेत.
तथापि, आपल्या प्रतिलेखांच्या गुणवत्तेसाठी मोठे मॉडेल खूप महत्वाचे आहेत. याबद्दल तुम्ही इथे अधिक वाचू शकता:
ट्रान्सक्रिप्ट होण्यास किती वेळ लागेल ते पाहूया. एक तास या व्हिडिओमध्ये व्हिस्परच्या एका व्हिडिओमध्ये रेकॉर्ड केलेले भाषण दाखवण्यात आले आहे. large-v3 AWS वर मॉडेल:
| 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 |
(या खर्चाचे आधार एडब्ल्यूएसच्या किंमतीवर आहेत. व्हर्जिनिया प्रदेश आणि आपल्या प्रदेशानुसार बदलू शकतात. कर समाविष्ट नाही. )
ट्रान्सक्रिप्शन, वर्ड टाइमस्टॅम्प, सारांश, किंवा स्पीकर डायरायझेशन सारख्या ट्रान्सक्रिप्शनमध्ये सुधारणा करणारे पूरक एआय मॉडेल जोडल्याने हार्डवेअर आवश्यकता आणि खर्च आणखी वाढू शकतो.
ओपन सोर्स ट्रान्सक्रिप्शन टूल्स आज प्रयोग करण्यासाठी उत्तम आहेत. डेटा सायन्सच्या मर्यादा पुढे ढकलण्याचा प्रयत्न करणाऱ्या हुशार पीएचडी विद्यार्थ्यांनी ते एकत्र केले आहेत. दुर्दैवाने हे बहुतेक व्यवसायाच्या गरजांसाठी उत्पादन तयार नाहीत. एक सानुकूलित उपाय कार्य करण्यासाठी, व्यवसायांना मशीन लर्निंग तज्ञ, क्लाउड अभियंते आणि बरेच पायथन डेव्हलपर्सची आवश्यकता असते - आणि ते लवकर महाग होते. छोट्या आणि मध्यम व्यवसायांसाठी, त्या स्वप्न संघाची स्थापना करण्याची किंमत हार्डवेअरपेक्षा जास्त असू शकते.
कस्टम एआय ट्रान्सक्रिप्शन सोल्यूशन्सची देखभाल केवळ प्रारंभिक सेटअप आणि हार्डवेअरच्या पलीकडे जाते. नियमित जीपीयू ड्रायव्हर अद्यतने, सुरक्षा पॅच आणि एआय मॉडेल सुधारणांसह चालू ठेवणे लक्षणीय चालू खर्च जोडते. त्याशिवाय, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरची देखभाल, सिस्टम आऊटचेन्स हाताळणे, डेटा विकसित झाल्यावर मॉडेलचे पुनर्रचना करणे आणि नवीन डेटा गोपनीयता नियमांचे पालन सुनिश्चित करणे. यापैकी प्रत्येक घटकासाठी वेळ, कौशल्य आणि संसाधनांची आवश्यकता असते, ज्यामुळे मालकीच्या एकूण खर्चामध्ये वाढ होते.
आपली स्वतःची प्रतिलेखन प्रणाली तयार करणे मोहक वाटू शकते, पण ते जटिल आहे. यामध्ये अनेक मॉडेल एकत्रित करणे, गतीसाठी ऑप्टिमाइझ करणे आणि हार्डवेअर स्केलेबिलिटी व्यवस्थापित करणे समाविष्ट आहे. बहुतेक संघांसाठी, व्होकलस्टॅक सारख्या स्थापित प्लॅटफॉर्मचा वापर करणे अधिक कार्यक्षम आहे - वेळ, पैसा आणि डोकेदुखी वाचवते.
खर्च कमी करण्यासाठी, डेव्हलपर्स त्यांच्या अद्वितीय व्यवसायाच्या गरजांसाठी सानुकूलित समाधान तयार करण्याचा प्रयत्न करू शकतात. अनेक क्षेत्रांमध्ये खोलवर कौशल्य असलेल्या संघांसाठी हे शक्य असले तरी, हे आव्हानांशिवाय नाही. गुणवत्तापूर्ण प्रतिलेखनसाठी एक-आकार-फिट-सर्व दृष्टिकोन नाही. एक मजबूत ट्रान्सक्रिप्शन सेवा तयार करणे म्हणजे एकाधिक एआय मॉडेल एकत्रित करणे आणि स्केलेबल क्लाउड सेवा व्यवस्थापित करणे, जे गुंतागुंतीचे आणि संसाधने-केंद्रित होऊ शकते.
आपल्या स्वतः च्या सानुकूलित सोल्यूशनची निर्मिती करण्याऐवजी, जे वेळ घेणारे आणि महाग असू शकते, व्होकलस्टॅकच्या प्लॅटफॉर्मचा फायदा घेणे अधिक कार्यक्षम आहे जे आधीच या आव्हानांना सोडवते. मोठ्या मॉडेल हाताळण्यासाठी, गती ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, हार्डवेअर स्केलेबिलिटी व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि खर्च-कार्यक्षमता राखण्यासाठी प्रणाली विकसित करणे हे अगदी सोपे नाही.
व्होकलस्टॅक सारख्या प्रस्थापित सोल्यूशनचा वापर करून, आपण आपल्या स्वतः च्या पायाभूत सुविधा तयार करण्याच्या वेळ घेणाऱ्या आणि महागड्या प्रक्रियेशिवाय सर्वोत्तम प्रतिलेखन अनुभव प्रदान करण्यावर लक्ष केंद्रित करू शकता. व्होकलस्टॅक सर्व अवजड काम हाताळते: गती आणि स्केलेबिलिटी ऑप्टिमाइझ करण्यापासून हार्डवेअर गरजा व्यवस्थापित करण्यापर्यंत. हे तुम्हाला डोकेदुखी टाळण्याची आणि सरळ सरळ सरळ, उच्च दर्जाची प्रतिलेखन सेवा प्रदान करण्याची परवानगी देते. जटिल बॅकएंड आव्हानांची काळजी न करता नवकल्पना करण्याची स्वातंत्र्य कल्पना करा - हेच व्होकलस्टॅक ऑफर करते.
आणि तसे, येथे अतिरिक्त खर्च नाही,व्होकलस्टॅकने एआय मॉडेलच्या विविध प्रकारांचा वापर करून आपल्या तंत्रज्ञानाची गुणवत्ता सुधारली आहे. प्रत्येक प्रतिलेखन.(अभ्यासाचे प्रश् न).
अधिक माहितीसाठी www.vocalstack.com/business
जर तुम्ही डेव्हलपर असाल आणि तुमचे हात गलिच्छ होण्यास काही हरकत नसेल, तर व्हिस्पर ओपन सोर्स मॉडेलची चाचणी का घेत नाही? पुढे जा. OpenAI च्या Whisper GitHub रिपोजिटरीमध्ये आणि वेगवेगळ्या आकाराच्या मॉडेलचा प्रयोग करा. (चेतावणीः मोठ्या मॉडेलमुळे तुमचे मशीन अतिउष्ण होऊ शकते जर तुमच्याकडे विशेष ग्राफिक्स कार्ड नसेल तर).
तुमच्या स्थानिक मशीनवर व्हिस्परसह काही चाचणी प्रतिलेखन केल्यानंतर, तुम्ही व्हिस्परला मॅन्युअली वापरताना अनेक आव्हाने ओळखण्यास सुरुवात करू शकता. उदाहरणार्थ स्केलेबिलिटी महाग असू शकते, आणि व्हिस्पर डीफॉल्टनुसार लाइव्ह ट्रान्सक्रिप्शनसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले नाही, ज्यामुळे अतिरिक्त सानुकूलित सोल्यूशन्सची आवश्यकता असते.
काळजी करू नका, व्होकलस्टॅक तुमचा पाठिंबा देईल! व्होकलस्टॅक जावास्क्रिप्ट एसडीके डाउनलोड करा आणि प्रतिलेखन सोपे होते:
Scroll Up