เมื่อนักพัฒนาทดลองโมเดล AI การถ่ายทอดครั้งแรก พวกเขามักจะตื่นเต้น มันเหมือนกับการหาคําตอบมหัศจรรย์ ที่ทันทีจะเปิดศักยภาพใหม่ๆ ที่ยิ่งใหญ่ จนกระทั่งมีคนคิดเลข ความตื่นเต้นจะลดลงอย่างรวดเร็วเมื่อค่าใช้จ่ายจริงของการบูรณาการรูปแบบ AI เหล่านี้เข้าไปในโครงสร้างพื้นฐานธุรกิจกลายเป็นที่ชัดเจน การหลอกลวงเริ่มดูเหมือนเป็นงานอดิเรกที่แพง ค่าบริการฮาร์ดแวร์ระดับสูงหรือค่าบริการคลาวด์และความซับซ้อนของการขยายขนาดเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ทําให้ความตื่นเต้นในตอนแรกกลายเป็นการตรวจสอบความเป็นจริง.
แม้จะมีความแม่นยําและความสามารถที่น่าประทับใจ แต่รูปแบบการถ่ายทอด AI ที่ดีมีปัญหาที่สําคัญหลายอย่าง ลองดูโมเดล Whisper ของ OpenAI โดยเน้นความต้องการของฮาร์ดแวร์:
| 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 |
รูปแบบ AI ขนาดใหญ่ให้ความแม่นยําสูง แต่ต้องการความทรงจําและความสามารถในการประมวลผลที่สําคัญ ซึ่งอาจเป็นความท้าทาย นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะสําหรับการถ่ายทอดสด ที่การประมวลผลอย่างรวดเร็วเป็นสิ่งสําคัญ โมเดลขนาดใหญ่ใช้เวลาในการประมวลผลเสียงมากขึ้น ส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของผู้ใช้เมื่อต้องการผลลัพธ์ทันที
เพื่อให้มีความสมดุลระหว่างคุณภาพและประสิทธิภาพ ผู้ให้บริการการถ่ายทอด SaaS มักจะไม่เปิดเผยว่าพวกเขาใช้โมเดล AI ใด ๆ เพราะพวกเขาพยายามลดค่าใช้จ่ายโดยหลีกเลี่ยงโมเดลขนาดใหญ่ที่ใช้ทรัพยากรมาก
อย่างไรก็ตาม รูปแบบที่ใหญ่กว่านั้น มีความสําคัญมากสําหรับคุณภาพของสําเนาของคุณ คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ได้ที่นี่:
ลองดูว่ามันจะใช้เวลาเท่าไหร่ในการถ่ายทอด 1 ชั่วโมง การบันทึกเสียงที่บันทึกไว้ก่อนโดยใช้ Whisper large-v3 รูปแบบบน 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 |
(ค่าใช้จ่ายเหล่านี้ขึ้นอยู่กับราคา AWS ใน N. ภูมิภาคเวอร์จิเนีย และอาจแตกต่างกันตามภูมิภาคของคุณ ภาษีไม่รวม )
การเพิ่มโมเดล AI เพิ่มเติมที่ปรับปรุงการถ่ายทอด เช่น การแปล, ตราเวลาคํา, การสรุป, หรือการเขียนบันทึกผู้พูดสามารถเพิ่มความต้องการและค่าใช้จ่ายของฮาร์ดแวร์ได้.
เครื่องมือการถ่ายทอดที่เปิดแหล่งในปัจจุบัน เป็นสิ่งที่ดีสําหรับการทดลอง มันมักจะรวบรวมโดยนักศึกษาปริญญาเอกที่ฉลาด ที่พยายามที่จะผลักดันขอบเขตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล โชคไม่ดีที่สิ่งเหล่านี้ไม่ได้พร้อมสําหรับการผลิตสําหรับความต้องการธุรกิจส่วนใหญ่ เพื่อให้การแก้ไขตามความต้องการทํางาน ธุรกิจต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้เครื่องจักร วิศวกรคลาวด์ และนักพัฒนา Python มากมาย และนั่นจะแพงอย่างรวดเร็ว สําหรับธุรกิจขนาดเล็กและกลาง ค่าใช้จ่ายในการจัดตั้งทีมฝันนั้นอาจสูงกว่าฮาร์ดแวร์เอง.
การรักษาการแก้ไขการถ่ายทอด AI ตามความต้องการของลูกค้าเกินกว่าการตั้งค่าเบื้องต้นและฮาร์ดแวร์ การติดตามการอัพเดทไดรเวอร์ GPU, แพทช์ความปลอดภัยและการปรับปรุงโมเดล AI เป็นต้น นอกจากนี้ยังมีการบํารุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานของคลาวด์ การจัดการกับการหยุดทํางานของระบบ การฝึกอบรมใหม่ของโมเดลเมื่อข้อมูลพัฒนา และการรับประกันความสอดคล้องกับกฎระเบียบความลับข้อมูลใหม่ แต่ละปัจจัยนี้ต้องการเวลา ความเชี่ยวชาญ และทรัพยากร เพิ่มค่าใช้จ่ายทั้งหมดของการเป็นเจ้าของ.
การสร้างระบบการถ่ายทอดของคุณเอง อาจดูน่าหลงใหล แต่มันซับซ้อน มันเกี่ยวข้องกับการบูรณาการหลายรูปแบบ การปรับปรุงความเร็ว และการจัดการความสามารถในการปรับขนาดของฮาร์ดแวร์ สําหรับทีมส่วนใหญ่ การใช้แพลตฟอร์มที่มั่นคงอย่าง VocalStack มีประสิทธิภาพมากกว่า การประหยัดเวลา เงิน และความเจ็บปวด.
เพื่อลดค่าใช้จ่าย ผู้พัฒนาอาจพยายามสร้างคําตอบที่กําหนดเอง ที่เหมาะสมกับความต้องการทางธุรกิจที่พิเศษของพวกเขา ในขณะที่สิ่งนี้อาจเป็นไปได้สําหรับทีมที่มีความเชี่ยวชาญที่ลึกซึ้งในหลายสาขา แต่มันไม่ได้ไม่มีความท้าทาย ไม่มีวิธีการที่เหมาะสมกับทุกอย่างสําหรับการถ่ายทอดคุณภาพ การสร้างบริการ transcription ที่แข็งแกร่งหมายถึงการบูรณาการหลายรูปแบบ AI และการจัดการบริการคลาวด์ที่สามารถปรับขนาดได้ ซึ่งอาจมีความซับซ้อนและใช้ทรัพยากรอย่างหนัก.
แทนที่จะสร้างคําตอบที่กําหนดเองของคุณจากจุดเริ่มต้น ซึ่งอาจใช้เวลาและแพงมาก มันจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นที่จะใช้แพลตฟอร์มของ VocalStack ที่แก้ปัญหาเหล่านี้แล้ว การพัฒนาระบบเพื่อจัดการกับโมเดลขนาดใหญ่ การปรับปรุงความเร็ว การจัดการความสามารถในการปรับขนาดของฮาร์ดแวร์ และการรักษาประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย
โดยการใช้คําตอบที่ได้รับการรับรองอย่าง VocalStack คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สําคัญ - การให้บริการประสบการณ์การถ่ายทอดที่ดีที่สุด - โดยไม่ต้องใช้เวลานานและค่าใช้จ่ายในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง VocalStack จัดการทุกงานหนัก ตั้งแต่การปรับปรุงความเร็วและความสามารถในการขยายขนาด ไปจนถึงการจัดการความต้องการของฮาร์ดแวร์ มันทําให้คุณสามารถข้ามความเจ็บปวดและดําน้ําตรงไปยังการให้บริการ transcription ที่ไม่มีการขัดขวางและมีคุณภาพสูง ลองจินตนาการถึงเสรีภาพในการสร้างนวัตกรรม โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความท้าทายที่ซับซ้อนในด้านหลัง นั่นคือสิ่งที่ VocalStack ให้บริการ.
โดยวิธีการที่ ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม,VocalStack ใช้รูปแบบ AI ที่หลากหลายเพื่อปรับปรุงคุณภาพการทํางานของเครื่องมือ แต่ละการถ่ายทอด.- ครับ.
อ่านเพิ่มเติมที่ www.vocalstack.com/business
หากคุณเป็นผู้พัฒนาและไม่ว่าอะไรกับการสกปรกมือของคุณ ทําไมไม่ลองใช้รูปแบบแหล่งเปิด Whisper? เดินไปทาง OpenAI's Whisper GitHub Repository (ที่เก็บข้อมูลของ OpenAI) และทดลองกับขนาดแบบที่แตกต่างกัน (เตือน: รูปแบบที่ใหญ่กว่าอาจทําให้เครื่องของคุณร้อนเกินถ้าคุณไม่มีการ์ดจอพิเศษ).
หลังจากการทดสอบการถ่ายทอดไม่กี่ครั้งกับ Whisper บนเครื่องท้องถิ่นของคุณ คุณอาจจะเริ่มระบุความท้าทายหลายอย่างกับการใช้ Whisper ด้วยมือ ตัวอย่างเช่น ความสามารถในการปรับขนาดอาจมีค่าใช้จ่ายสูง และ Whisper ไม่ได้รับการปรับปรุงเพื่อการถ่ายทอดสดโดยดีฟอลท์ ซึ่งต้องการการแก้ไขตามความต้องการเพิ่มเติม.
ไม่ต้องกังวล VocalStack จะปกป้องคุณ! ดาวน์โหลด VocalStack JavaScript SDK และการถ่ายทอดจะกลายเป็นเรื่องง่าย:
Scroll Up