Kapag unang sinubukan ng mga developer ang mga modelo ng transcription AI, kadalasang nasasabik sila. Pakiramdam ko'y naghahanap ako ng mahiwagang solusyon na biglang nagbubukas ng napakalaking bagong potensyal - hanggang sa may mag-crunch ng mga numero. Ang kagalakan ay mabilis na nawawala kapag ang tunay na mga gastos ng pagsasama ng mga modelo ng AI sa imprastraktura ng negosyo ay naging maliwanag. Ang trick ng mahika ay nagsisimulang mukhang isang mamahaling libangan. Ang mga gastos sa serbisyo ng hardware o cloud, at ang pagiging kumplikado ng pag-scale ay mabilis na nagdaragdag, na ginagawang isang reality check ang unang kagalakan.
Sa kabila ng kanilang kahanga-hangang katumpakan at mga kakayahan, ang mga mahusay na modelo ng AI ng transkripsyon ay nagtatanghal ng ilang mga makabuluhang hamon. Tingnan natin ang mga modelo ng Whisper ng OpenAI, na nakatuon sa kanilang mga kinakailangan sa 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 |
Ang mga modelo ng AI ay nagbibigay ng mahusay na katumpakan, ngunit nangangailangan ng makabuluhang memorya at lakas ng pagproseso, na maaaring maging isang hamon. Totoo ito lalo na para sa mga live na transkripsyon, kung saan ang mabilis na pagproseso ay mahalaga. Ang malalaking modelo ay tumatagal ng mas maraming oras upang maproseso ang audio, na nakakaapekto sa karanasan ng gumagamit kapag kailangan ang mga agarang resulta.
Upang mabalanse ang kalidad at kahusayan, ang mga tagapagbigay ng serbisyo ng transkripsyon ng SaaS ay karaniwang hindi nagsiwalat kung aling mga modelo ng AI ang ginagamit nila, kadalasang dahil sinusubukan nilang i-cut ang mga gastos sa pamamagitan ng pag-iwas sa malalaking, mapagkukunan-intensive na mga modelo.
Gayunman, ang mas malalaking modelo ay napakahalaga para sa kalidad ng iyong mga transkripsyon. Maaari kang magbasa ng higit pa tungkol dito dito:
Tingnan natin kung gaano katagal ito ay tatagal upang i-transcribe 1 oras Ang pre-recorded na talumpati ay maaaring gamitin upang i-play ang mga whispered na salita. large-v3 Ang modelo ng 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 |
(Ang mga gastos na ito ay batay sa mga presyo ng AWS sa N. Virginia rehiyon at maaaring mag-iba ayon sa iyong rehiyon. Hindi kasama ang buwis. )
Ang pagdaragdag ng mga suplementong modelo ng AI na nagpapabuti sa transkripsyon tulad ng pagsasalin, timestamp ng salita, summarization, o diarization ng tagapagsalita ay maaaring higit na madagdagan ang mga kinakailangan sa hardware at gastos.
Ang mga open-source na kasangkapan sa pag-transcribe ngayon ay mahusay para sa pag-eksperimento. Kadalasan ay pinagsama-sama ang mga ito ng mga mahusay na mag-aaral ng PhD na nagsisikap na itulak ang mga hangganan ng agham ng data. Sa kasamaang palad ang mga ito ay hindi handa para sa produksyon para sa karamihan ng mga kinakailangan sa negosyo. Upang gumawa ng isang pasadyang solusyon na gumagana, ang mga negosyo ay nangangailangan ng mga dalubhasa sa pag-aaral ng makina, mga inhinyero sa ulap, at maraming mga developer ng Python <unk> at ito ay nagiging mahal nang mabilis. Para sa mga maliliit hanggang katamtamang negosyo, ang gastos sa pagtitipon ng dream team na iyon ay maaaring mas mataas kaysa sa hardware mismo.
Ang pagpapanatili ng mga pasadyang solusyon sa transkripsyon ng AI ay higit pa sa paunang pag-setup at hardware lamang. Ang pagpapanatili ng regular na mga pag-update ng driver ng GPU, mga patch ng seguridad, at mga pagpapabuti sa modelo ng AI ay nagdaragdag ng makabuluhang patuloy na mga gastos. Bilang karagdagan, mayroon ding pagpapanatili ng imprastraktura ng ulap, pakikitungo sa mga pag-aalis ng sistema, muling pagsasanay ng mga modelo kapag ang data ay nagbabago, at pagtiyak ng pagsunod sa mga bagong regulasyon sa privacy ng data. Ang bawat isa sa mga salik na ito ay nangangailangan ng panahon, kadalubhasaan, at mga mapagkukunan, na nagdaragdag sa kabuuang gastos ng pagmamay-ari.
Ang pagbuo ng iyong sariling sistema ng transkripsyon ay maaaring mukhang kaakit-akit, ngunit ito'y kumplikado. Kasama dito ang pagsasama ng maraming mga modelo, pag-optimize para sa bilis, at pamamahala ng scalability ng hardware. Para sa karamihan ng mga koponan, ang paggamit ng isang itinatag na platform tulad ng VocalStack ay mas mahusay - pag-save ng oras, pera, at sakit ng ulo.
Upang mabawasan ang mga gastos, maaaring subukan ng mga developer na lumikha ng isang pasadyang solusyon na naka-tailor sa kanilang natatanging mga pangangailangan sa negosyo. Bagaman ito ay maaaring maging posible para sa mga koponan na may malalim na kadalubhasaan sa maraming mga larangan, hindi ito walang mga hamon. Walang one-size-fits-all na diskarte sa kalidad na transkripsyon. Ang paglikha ng isang matatag na serbisyo ng transkripsyon ay nangangahulugan ng pagsasama ng maraming mga modelo ng AI at pamamahala ng mga scalable na serbisyo sa ulap, na maaaring maging kumplikado at mapagkukunan-intensive.
Sa halip na bumuo ng iyong sariling pasadyang solusyon mula sa simula, na maaaring gumugugol ng oras at mahal, mas mahusay na magamit ang platform ng VocalStack na nalulutas na ang mga hamon na ito. Ang pagbuo ng isang sistema upang hawakan ang malalaking modelo, i-optimize ang bilis, pamahalaan ang scalability ng hardware, at mapanatili ang kahusayan sa gastos ay hindi trivial.
Sa pamamagitan ng paggamit ng isang itinatag na solusyon tulad ng VocalStack, maaari kang mag-focus sa kung ano ang mahalaga - paghahatid ng pinakamahusay na karanasan sa transkripsyon - nang walang matagal at mamahaling proseso ng pagbuo ng iyong sariling imprastraktura. Ang VocalStack ay humahawak ng lahat ng mabibigat na pag-angat: mula sa pag-optimize ng bilis at scalability hanggang sa pamamahala ng mga pangangailangan sa hardware. Pinapayagan ka nitong i-skip ang mga sakit ng ulo at tumalon nang diretso sa pagbibigay ng isang walang-hanggan, de-kalidad na serbisyo sa transkripsyon. Isipin ang kalayaan na makagawa ng mga bagong bagay nang hindi nag-aalala tungkol sa kumplikadong mga hamon sa backend - iyon ang inaalok ng VocalStack.
Sa pamamagitan ng paraan, sa walang karagdagang gastos,Ang VocalStack ay gumagamit ng iba't ibang mga modelo ng AI upang makabuluhang mapabuti ang kalidad ng mga pag-aaral. bawat transkripsyon. Ano ang ibig mong sabihin?.
Basahin ang higit pa sa www.vocalstack.com/business
Kung ikaw ay isang developer at hindi nag-aalala na marumi ang iyong mga kamay, bakit hindi subukan ang mga modelo ng bukas na mapagkukunan ng Whisper? Pumunta ka sa Ang OpenAI's Whisper GitHub repository Mag-eksperimento sa iba't ibang mga sukat ng modelo. (Banta: ang mas malalaking modelo ay maaaring maging sanhi ng overheat ng iyong makina kung wala kang isang espesyal na graphics card).
Matapos ang ilang mga pagsubok na transkripsyon sa Whisper sa iyong lokal na makina, maaari mong simulan ang pag-identify ng ilang mga hamon sa paggamit ng Whisper nang manu-manong. Halimbawa, ang scalability ay maaaring maging mahal, at ang Whisper ay hindi na-optimize para sa mga live na transcription sa pamamagitan ng default, na nangangailangan ng karagdagang mga pasadyang solusyon.
Huwag kang mag-alala, tinitiyak ka ng VocalStack! I-download ang VocalStack JavaScript SDK at ang transkripsyon ay nagiging isang hangin:
Scroll Up