Minimizar o custo da transcrição

Quando os desenvolvedores experimentam pela primeira vez modelos de IA de transcrição, muitas vezes ficam entusiasmados. Parece encontrar uma solução mágica que de repente desbloqueia um enorme novo potencial... até que alguém calcula os números. A emoção desaparece rapidamente quando os custos reais da integração desses modelos de IA na infraestrutura de negócios se tornam aparentes. O truque de magia começa a parecer mais um hobby caro. O hardware de alta qualidade, ou as taxas de serviço em nuvem, e a complexidade da escala aumentam rapidamente, transformando essa emoção inicial em uma verificação da realidade.

Apesar de sua impressionante precisão e capacidades, bons modelos de IA de transcrição apresentam vários desafios significativos. Vamos olhar para os modelos Whisper da OpenAI, concentrando-nos em seus requisitos de hardware:

Grandes modelos de IA oferecem grande precisão, mas precisam de memória e poder de processamento significativos, o que pode ser um desafio. Isso é especialmente verdadeiro para transcrições ao vivo, onde o processamento rápido é crucial. Modelos grandes levam mais tempo para processar o áudio, afetando a experiência do usuário quando são necessários resultados instantâneos.

Para equilibrar a qualidade e a eficiência, os provedores de serviços de transcrição SaaS normalmente não divulgam quais modelos de IA usam, muitas vezes porque estão tentando reduzir custos evitando modelos grandes e intensivos em recursos.

No entanto, modelos maiores são muito importantes para a qualidade das suas transcrições. Pode ler mais sobre isto aqui:

Vamos ver quanto tempo levaria a transcrever 1 hora de fala pré-gravada usando o Whisper's large-v3 modelo no AWS:

A adição de modelos de IA suplementares que melhoram a transcrição, como tradução, selos de tempo de palavras, resumo ou diarização de falantes, pode aumentar ainda mais os requisitos e custos de hardware.

As ferramentas de transcrição de código aberto hoje em dia são ótimas para experimentar. Muitas vezes são montados por estudantes de doutorado brilhantes que tentam empurrar os limites da ciência de dados. Infelizmente, estes não estão prontos para a produção para a maioria dos requisitos empresariais. Para fazer uma solução personalizada funcionar, as empresas precisam de especialistas em aprendizado de máquina, engenheiros de nuvem e muitos desenvolvedores de Python - e isso fica caro rapidamente. Para pequenas e médias empresas, o custo de montar essa equipe dos sonhos pode ser maior do que o próprio hardware.

A manutenção de soluções de transcrição de IA personalizadas vai além da configuração inicial e do hardware. Manter-se em dia com atualizações regulares de drivers de GPU, patches de segurança e melhorias de modelos de IA adiciona custos contínuos significativos. Além disso, há a manutenção da infraestrutura de nuvem, lidar com interrupções do sistema, requalificar modelos quando os dados evoluem e garantir a conformidade com os novos regulamentos de privacidade de dados. Cada um desses fatores exige tempo, experiência e recursos, aumentando o custo total de propriedade.

Construir o seu próprio sistema de transcrição pode parecer tentador, mas é complexo. Implica a integração de vários modelos, a otimização para a velocidade e o gerenciamento da escalabilidade do hardware. Para a maioria das equipes, usar uma plataforma estabelecida como o VocalStack é muito mais eficiente, economizando tempo, dinheiro e dores de cabeça.

Para reduzir os custos, os desenvolvedores podem tentar criar uma solução personalizada adaptada às suas necessidades comerciais únicas. Embora isso possa ser viável para equipes com profunda experiência em vários campos, não é sem desafios. Não há uma abordagem única para a transcrição de qualidade. Criar um serviço de transcrição robusto significa integrar vários modelos de IA e gerenciar serviços em nuvem escaláveis, que podem ficar complicados e consumir recursos.

Em vez de construir sua própria solução personalizada a partir do zero, o que pode ser demorado e caro, é mais eficiente aproveitar a plataforma da VocalStack que já resolve esses desafios. Desenvolver um sistema para lidar com grandes modelos, otimizar a velocidade, gerenciar a escalabilidade do hardware e manter a eficiência de custos não é trivial.

Ao usar uma solução estabelecida como a VocalStack, você pode se concentrar no que importa - fornecer a melhor experiência de transcrição - sem o processo demorado e dispendioso de construir sua própria infraestrutura. O VocalStack lida com todo o trabalho pesado: desde a otimização da velocidade e escalabilidade até a gestão das necessidades de hardware. Permite-lhe saltar as dores de cabeça e mergulhar diretamente na prestação de um serviço de transcrição perfeito e de alta qualidade. Imagine a liberdade de inovar sem se preocupar com desafios complexos de backend - é isso que a VocalStack oferece.

A propósito, no Sem custos adicionais,O VocalStack utiliza uma variedade de modelos de IA para melhorar significativamente a qualidade cada transcrição.- Não.

Leia mais em www.vocalstack.com/business

Se você é um desenvolvedor e não se importa de sujar as mãos, por que não dá uma chance aos modelos de código aberto do Whisper? Vá para a frente. O repositório Whisper GitHub da OpenAI e experimentar com os diferentes tamanhos de modelo. (Aviso: os modelos maiores podem fazer com que a sua máquina superaquecer se não tiver uma placa gráfica especializada).

Depois de algumas transcrições de teste com o Whisper na sua máquina local, você pode começar a identificar vários desafios com o uso do Whisper manualmente. Por exemplo, a escalabilidade pode ser dispendiosa, e o Whisper não é otimizado para transcrições ao vivo por padrão, o que requer soluções personalizadas adicionais.

Não te preocupes, o VocalStack tem as tuas costas! Baixe o VocalStack JavaScript SDK e a transcrição se torna uma brisa: