Zminimalizowanie kosztów transkrypcji

Kiedy deweloperzy po raz pierwszy wypróbują modele sztucznej inteligencji transkrypcyjnej, często są podekscytowani. To jak znalezienie magicznego rozwiązania, które nagle otwiera ogromny nowy potencjał, dopóki ktoś nie rozgryzie liczb. Podekscytowanie szybko zanika, gdy pojawiają się rzeczywiste koszty integracji tych modeli sztucznej inteligencji z infrastrukturą biznesową. Ta sztuczka zaczyna wyglądać bardziej jak drogie hobby. Wysoki poziom sprzętu lub opłaty za usługi w chmurze oraz złożoność skalowania szybko się zwiększają, zamieniając początkowe emocje w kontrolę rzeczywistości.

Pomimo imponującej dokładności i możliwości, dobre modele sztucznej inteligencji transkrypcyjnej stanowią kilka znaczących wyzwań. Spójrzmy na modele Whisper OpenAI, skupiając się na ich wymaganiach sprzętowych:

Duże modele sztucznej inteligencji oferują dużą dokładność, ale wymagają znacznej pamięci i mocy obróbkowej, co może być trudne. Dotyczy to zwłaszcza transkrypcji na żywo, gdzie szybkie przetwarzanie ma kluczowe znaczenie. Duże modele wymagają więcej czasu na przetwarzanie dźwięku, co wpływa na doświadczenie użytkownika, gdy potrzebne są natychmiastowe wyniki.

Aby zrównoważyć jakość i wydajność, dostawcy usług transkrypcyjnych SaaS zazwyczaj nie ujawniają, które modele sztucznej inteligencji używają, często dlatego, że próbują obniżyć koszty, unikając dużych, zasobów intensywnych modeli.

Jednak większe modele są bardzo ważne dla jakości transkrypcji. Więcej o tym można przeczytać tutaj:

Zobaczmy, ile czasu zajmie transkrypcja 1 godzina wstępnie nagranej mowy za pomocą Whisper's large-v3 model na AWS:

Dodanie dodatkowych modeli AI, które poprawiają transkrypcję, takich jak tłumaczenie, znaczki czasowe słów, podsumowanie lub diarizacja mówcy, może dodatkowo zwiększyć wymagania sprzętowe i koszty.

Narzędzia transkrypcyjne z otwartym źródłem są dziś świetne do eksperymentowania. Często są one tworzone przez błyskotliwych doktorantów próbujących przesunąć granice nauki o danych. Niestety nie są one gotowe do produkcji dla większości wymogów biznesowych. Aby dostosować rozwiązanie do potrzeb klientów, firmy potrzebują ekspertów od uczenia maszynowego, inżynierów chmury i wielu programistów Pythona, a to szybko staje się kosztowne. Dla małych i średnich firm koszt utworzenia zespołu marzeń może być wyższy niż sam sprzęt.

Utrzymanie niestandardowych rozwiązań transkrypcyjnych AI wykracza poza początkową konfigurację i sprzęt. Utrzymanie się regularnych aktualizacji sterowników GPU, poprawek bezpieczeństwa i ulepszeń modelu AI zwiększa znaczne bieżące koszty. Ponadto należy zapewnić utrzymanie infrastruktury chmurowej, radzenie sobie z awariami systemu, przećwiczanie modeli w przypadku ewolucji danych oraz zapewnienie zgodności z nowymi przepisami dotyczącymi prywatności danych. Każdy z tych czynników wymaga czasu, wiedzy specjalistycznej i zasobów, co zwiększa całkowite koszty posiadania.

Budowa własnego systemu transkrypcji może wydawać się kusząca, ale jest złożona. Obejmuje to integrację wielu modeli, optymalizację prędkości i zarządzanie skalowalnością sprzętu. Dla większości zespołów użycie ustalonej platformy takiej jak VocalStack jest znacznie bardziej wydajne, oszczędzając czas, pieniądze i bóle głowy.

Aby obniżyć koszty, deweloperzy mogą spróbować stworzyć niestandardowe rozwiązanie dostosowane do ich unikalnych potrzeb biznesowych. Chociaż może to być wykonalne dla zespołów z głęboką wiedzą w kilku dziedzinach, nie jest to bez wyzwań. Nie ma jednolitego podejścia do jakości transkrypcji. Stworzenie solidnej usługi transkrypcyjnej oznacza integrację wielu modeli sztucznej inteligencji i zarządzanie skalowalnymi usługami chmurowymi, które mogą stać się skomplikowane i wymagające dużych zasobów.

Zamiast budować własne niestandardowe rozwiązanie od podstaw, co może być czasochłonne i kosztowne, bardziej wydajne jest wykorzystanie platformy VocalStack, która już rozwiązuje te wyzwania. Opracowanie systemu obsługującego duże modele, optymalizującego prędkość, zarządzającego skalowalnością sprzętu i utrzymującego efektywność kosztową nie jest banalne.

Korzystając z ustalonego rozwiązania, takiego jak VocalStack, możesz skupić się na tym, co jest ważne - dostarczaniu najlepszego doświadczenia transkrypcyjnego - bez czasochłonnego i kosztownego procesu budowy własnej infrastruktury. VocalStack zajmuje się wszystkimi ważnymi zadaniami: od optymalizacji prędkości i skalowalności po zarządzanie potrzebami sprzętowymi. Pozwala ci pominąć bóle głowy i zanurzyć się prosto w zapewnianie bezproblemowej, wysokiej jakości usługi transkrypcji. Wyobraź sobie wolność innowacji bez martwienia się o złożone wyzwania backendowe - to jest to, co oferuje VocalStack.

Przy okazji, w bez dodatkowych kosztów,VocalStack wykorzystuje różnorodne modele sztucznej inteligencji w celu znacznego poprawy jakości Każda transkrypcja.- Co?.

Więcej informacji na stronie www.vocalstack.com/business

Jeśli jesteś programistą i nie masz nic przeciwko brudzeniu rąk, dlaczego nie spróbujesz modeli Whisper z otwartym źródłem? Idź do Repozytorium Whisper GitHub OpenAI i eksperymentować z różnymi rozmiarami modeli. (Ostrzeżenie: większe modele mogą spowodować przegrzanie maszyny, jeśli nie masz specjalistycznej karty graficznej).

Po kilku transkrypcjach testowych z Whisperem na lokalnej maszynie, możesz zacząć identyfikować kilka wyzwań związanych z ręcznym używaniem Whisper. Na przykład skalowalność może być kosztowna, a Whisper nie jest domyślnie zoptymalizowany do transkrypcji na żywo, co wymaga dodatkowych niestandardowych rozwiązań.

Nie martw się, VocalStack cię chroni! Pobierz VocalStack JavaScript SDK i transkrypcja staje się prosta: