Zmanjšanje stroškov transkripcije

Ko razvijalci prvič preizkusijo modele transkripcijske umetne inteligence, so pogosto navdušeni. Zdi se, kot da bi našli čarobno rešitev, ki nenadoma odklene ogromen nov potencial, dokler nekdo ne razčrpa številk. Navdušenje hitro izgine, ko postanejo očitni resnični stroški integracije teh modelov umetne inteligence v poslovno infrastrukturo. Čarovniški trik je postal dražji hobi. Visoka cena strojne opreme ali storitev v oblaku in zapletenost skaliranja se hitro povečujejo, kar ta začetni vznemirjenje spremeni v preverjanje resničnosti.

Kljub impresivni natančnosti in zmogljivosti, dobri modeli transkripcije umetne inteligence predstavljajo več pomembnih izzivov. Poglejmo si modele Whisperja OpenAI, s poudarkom na njihovih zahtevah glede strojne opreme:

Veliki modeli umetne inteligence ponujajo veliko natančnost, vendar potrebujejo veliko pomnilnika in procesorske moči, kar je lahko izziv. To še posebej velja za transkripcije v živo, kjer je hitra obdelava ključnega pomena. Veliki modeli potrebujejo več časa za obdelavo zvoka, kar vpliva na uporabniško izkušnjo, ko so potrebni takojšnji rezultati.

Da bi uravnotežili kakovost in učinkovitost, ponudniki storitev transkripcije SaaS običajno ne razkrivajo, katere modele AI uporabljajo, pogosto zato, ker se poskušajo zmanjšati stroške tako, da se izogibajo velikim, resursno intenzivnim modelom.

Vendar pa so večji modeli zelo pomembni za kakovost vaših transkripcij. Več o tem lahko preberete tukaj:

Poglejmo, koliko časa bo trajalo prepisovanje 1 ura predhodno posnetih govorov z uporabo Whisperjevega large-v3 model na AWS:

Dodajanje dodatnih modelov AI, ki izboljšujejo transkripcijo, kot so prevajanje, časovne žigove besed, povzetek ali dnevnik govornika, lahko dodatno poveča zahteve po strojni opremi in stroške.

Današnja orodja za transkripcijo z odprtim virom so odlična za eksperimentiranje. Pogosto jih sestavljajo briljantni doktoranti, ki poskušajo premikati meje znanosti o podatkih. Na žalost ti niso pripravljeni za proizvodnjo za večino poslovnih zahtev. Da bi rešitev po meri delovala, podjetja potrebujejo strokovnjake za strojno učenje, inženirje v oblaku in veliko razvijalcev Pythona, kar pa hitro postane drago. Za majhna in srednja podjetja je strošek sestavljanja ekipe sanj lahko višji od same strojne opreme.

Ohranjanje prilagojenih rešitev za transkripcijo z umetno inteligenco presega samo začetno nastavitvo in strojno opremo. Slediti rednim posodobitvam gonilnikov GPU, varnostnim popravkom in izboljšanjem modelov AI dodaja znatne tekoče stroške. Poleg tega je treba vzdrževati infrastrukturo v oblaku, se ukvarjati s prekinitvami delovanja sistema, ponovno usposabljati modele, ko se podatki spreminjajo, in zagotoviti skladnost z novimi predpisi o zasebnosti podatkov. Vsak od teh dejavnikov zahteva čas, strokovno znanje in vire, kar poveča skupne stroške lastništva.

Izgradnja lastnega sistema za transkripcijo se lahko zdi privlačna, vendar je zapletena. Vključuje integracijo več modelov, optimizacijo hitrosti in upravljanje skalabilnosti strojne opreme. Za večino ekip je uporaba uveljavljene platforme, kot je VocalStack, veliko učinkovitejša, saj prihranite čas, denar in glavobol.

Da bi znižali stroške, lahko razvijalci poskušajo ustvariti prilagojeno rešitev, prilagojeno njihovim edinstvenim poslovnim potrebam. Čeprav je to mogoče za ekipe z globokim strokovnim znanjem na več področjih, ni brez izzivov. Za kakovostno transkripcijo ni enotnega pristopa. Ustvarjanje robustne storitve transkripcije pomeni integracijo več modelov umetne inteligence in upravljanje z razširljivimi storitvami v oblaku, ki lahko postanejo zapletene in zahtevajo veliko virov.

Namesto da bi od začetka gradili svojo lastno rešitev, ki je lahko dolgotrajna in draga, je učinkovitejše uporabiti platformo VocalStack, ki že rešuje te izzive. Razvoj sistema za upravljanje velikih modelov, optimizacijo hitrosti, upravljanje z strojno razširljivostjo in ohranjanje stroškovne učinkovitosti ni trivialen.

Z uporabo uveljavljene rešitve, kot je VocalStack, se lahko osredotočite na to, kar je pomembno - zagotavljanje najboljše izkušnje s transkripcijo - brez dolgotrajnega in dragih postopkov gradnje lastne infrastrukture. VocalStack opravlja vse težke naloge: od optimizacije hitrosti in razširljivosti do upravljanja potreb po strojni opremi. To vam omogoča, da preskočite glavobol in se neposredno posvetite zagotavljanju brezhibne, visokokakovostne storitve transkripcije. Predstavljajte si svobodo za inovacije brez skrbi za zapletene backend izzive - to je tisto, kar VocalStack ponuja.

Mimogrede, v brez dodatnih stroškov,VocalStack uporablja raznolik nabor modelov umetne inteligence za znatno izboljšanje kakovosti vsak prepis.-Kaj?.

Preberite več na www.vocalstack.com/business

Če ste razvijalec in vam ni mar, da si umazate roke, zakaj ne bi poskusili z odprtokodnimi modeli Whisper? Pojdi naprej. OpenAI-jev Whisper GitHub repozitorij in eksperimentirati z različnimi velikostimi modelov. (Pazilo: večji modeli lahko povzročijo pregretje stroja, če nimate specializirane grafične kartice).

Po nekaj preskusnih prepisih z Whisperjem na vašem lokalnem računalniku boste morda začeli identificirati več izzivov pri ročni uporabi Whisperja. Na primer, razširljivost je lahko dragocena, Whisper pa ni privzeto optimiziran za transkripcije v živo, kar zahteva dodatne prilagojene rešitve.

Ne skrbi, VocalStack ti bo pomagal! Prenesi VocalStack JavaScript SDK in transkripcija bo postala lahka: