Când dezvoltatorii încearcă pentru prima dată modelele de IA de transcripție, ei sunt adesea încântați. Se simte ca găsirea unei soluții magice care deodată deblocează un potențial nou enorm - până când cineva crunching numerele. Excitarea se estompează rapid când costurile reale ale integrării acestor modele de IA în infrastructura de afaceri devin evidente. Trucul de magie începe să arate mai mult ca un hobby scump. Hardware-ul de înaltă calitate, sau taxele de servicii cloud, și complexitatea scalării se adaugă rapid, transformând acel entuziasm inițial într-un control al realității.
În ciuda precizității și capacităților lor impresionante, modelele bune de IA de transcriere prezintă mai multe provocări semnificative. Să ne uităm la modelele Whisper ale OpenAI, concentrându-ne pe cerințele lor hardware:
| 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 |
Modelele mari de IA oferă o mare precizie, dar necesită o memorie și o putere de procesare semnificative, ceea ce poate fi o provocare. Acest lucru este valabil în special pentru transcrierile live, unde procesarea rapidă este crucială. Modelele mari necesită mai mult timp pentru a procesa audio, afectând experiența utilizatorului atunci când sunt necesare rezultate instantanee.
Pentru a echilibra calitatea și eficiența, furnizorii de servicii de transcripție SaaS nu dezvăluie de obicei ce modele de IA folosesc, adesea pentru că încearcă să reducă costurile prin evitarea modelelor mari și cu resurse intensive.
Cu toate acestea, modelele mai mari sunt foarte importante pentru calitatea transcrierilor dvs. Puteți citi mai multe despre acest lucru aici:
Să vedem cât timp ar dura să transcrie O oră. de vorbire pre-înregistrată folosind Whisper's large-v3 modelul pe 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 |
(Aceste costuri se bazează pe prețurile AWS din N. Virginia regiune și poate varia în funcție de regiunea dvs. Impozitul nu este inclus. )
Adăugarea de modele suplimentare de IA care îmbunătățesc transcrierea, precum traducerea, marcajul de timp al cuvintelor, rezumatul sau diarializarea vorbitorului poate crește în continuare cerințele și costurile hardware.
Instrumentele de transcriere open-source de astăzi sunt minunate pentru experimentare. Acestea sunt adesea puse împreună de studenți de doctorat străluciți care încearcă să împingă granițele științei datelor. Din păcate, acestea nu sunt gata de producție pentru majoritatea cerințelor de afaceri. Pentru a face o soluție personalizată să funcționeze, întreprinderile au nevoie de experți în învățarea mașinilor, ingineri în cloud și o mulțime de dezvoltatori Python - și asta devine scump repede. Pentru întreprinderile mici și mijlocii, costul de asamblare a echipei de vis poate fi mai mare decât hardware-ul în sine.
Menținerea soluțiilor personalizate de transcripție AI merge dincolo de configurarea inițială și hardware-ul. Menținerea la curent cu actualizările regulate ale driverelor GPU, patch-urile de securitate și îmbunătățirile modelului de IA adaugă costuri semnificative în curs de desfășurare. În plus, există întreținerea infrastructurii cloud, gestionarea întreruperilor sistemului, recalificarea modelelor atunci când datele evoluează și asigurarea respectării noilor reglementări privind confidențialitatea datelor. Fiecare dintre acești factori necesită timp, expertiză și resurse, ceea ce sporește costul total de proprietate.
Construirea propriului sistem de transcriere ar putea părea tentantă, dar este complexă. Aceasta implică integrarea mai multor modele, optimizarea pentru viteză și gestionarea scalabilității hardware. Pentru majoritatea echipelor, utilizarea unei platforme stabilite ca VocalStack este mult mai eficientă - economisind timp, bani și dureri de cap.
Pentru a reduce costurile, dezvoltatorii ar putea încerca să creeze o soluție personalizată adaptată nevoilor lor unice de afaceri. Deși acest lucru poate fi fezabil pentru echipele cu expertiză profundă în mai multe domenii, nu este lipsit de provocări. Nu există o abordare unică pentru o transcriere de calitate. Crearea unui serviciu de transcriere robust înseamnă integrarea mai multor modele de IA și gestionarea serviciilor cloud scalabile, care pot deveni complicate și consumatoare de resurse.
În loc să vă construiți propria soluție personalizată de la zero, ceea ce poate fi consumator de timp și costisitor, este mai eficient să utilizați platforma VocalStack care rezolvă deja aceste provocări. Dezvoltarea unui sistem pentru a gestiona modele mari, optimizarea vitezei, gestionarea scalabilității hardware și menținerea eficienței din punct de vedere al costurilor nu este trivială.
Folosind o soluție stabilită ca VocalStack, vă puteți concentra pe ceea ce contează - furnizarea celei mai bune experiențe de transcriere - fără procesul de timp și costisitor de a construi propria infrastructură. VocalStack se ocupă de toate sarcinile grele: de la optimizarea vitezei și a scalabilității până la gestionarea nevoilor de hardware. Vă permite să treceți peste dureri de cap și să vă scufundați direct în furnizarea unui serviciu de transcriere fără probleme, de înaltă calitate. Imaginați-vă libertatea de a inova fără să vă faceți griji cu privire la provocările complexe de backend - asta este ceea ce oferă VocalStack.
Apropo, la fără costuri suplimentare,VocalStack utilizează o gamă diversă de modele de IA pentru a îmbunătăți semnificativ calitatea fiecare transcriere.- Ce?.
Citeşte mai multe la www.vocalstack.com/business
Dacă sunteți un dezvoltator și nu vă deranjează să vă murdăriți mâinile, de ce nu încercați modelele open source Whisper? Du-te încoace. Repositorul Whisper GitHub al OpenAI şi să experimentăm cu diferite dimensiuni de modele. (Atenţie: modelele mai mari pot provoca supraîncălzirea maşinii dacă nu aveţi o cartă grafică specializată).
După câteva transcrieri de testare cu Whisper pe mașina dvs. locală, s-ar putea să începeți să identificați mai multe provocări cu utilizarea manuală a Whisper. De exemplu, scalabilitatea poate fi costisitoare, iar Whisper nu este optimizat pentru transcrieri live în mod implicit, ceea ce necesită soluții personalizate suplimentare.
Nu-ţi face griji, VocalStack îţi acoperă spatele! Descărcați VocalStack JavaScript SDK și transcrierea devine o briză:
Scroll Up