Geliştiriciler ilk kez transkripsiyon yapay zeka modellerini denediklerinde, genellikle heyecanlanır. Birisi rakamları çözemeden önce aniden muazzam yeni potansiyeli açan sihirli bir çözüm bulmuş gibi hissediyorum. Bu yapay zeka modellerinin iş altyapısına entegre edilmesinin gerçek maliyetleri ortaya çıktığında heyecan hızla kaybolur. Sihir oyunu daha çok pahalı bir hobi gibi görünmeye başlıyor. Yüksek kaliteli donanım veya bulut hizmet ücretleri ve ölçeklenmenin karmaşıklığı hızla artıyor, bu da ilk heyecanını bir gerçeklik kontrolüne dönüştürüyor.
Etkileyici doğruluğuna ve yeteneklerine rağmen, iyi transkripsiyon yapay zeka modelleri birkaç önemli zorluk sunar. OpenAI'nın Whisper modellerine bakalım, donanım gereksinimlerine odaklanarak:
| 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 |
Büyük yapay zeka modelleri büyük bir doğruluk sunar, ancak önemli bir bellek ve işlem gücü gerektirir, bu da zor olabilir. Bu, hızlı işlemenin çok önemli olduğu canlı transkripsiyonlar için özellikle geçerlidir. Büyük modeller, anlık sonuçlar gerektiğinde kullanıcı deneyimini etkileyen sesin işlenmesi için daha fazla zaman alır.
Kalite ve verimlilik arasında bir denge sağlamak için, SaaS transkripsiyon hizmet sağlayıcıları genellikle hangi yapay zeka modellerini kullandıklarını açıklamıyorlar, çünkü genellikle büyük, kaynak yoğun modellerden kaçınarak maliyetleri azaltmaya çalışıyorlar.
Bununla birlikte, daha büyük modeller transkripsiyonlarınızın kalitesi için çok önemlidir. Bu konuda daha fazla bilgi için buraya bakın:
Bakalım transkripsiyonu ne kadar sürecek. 1 saat. Whisper'ın kullandığı önceden kaydedilmiş konuşmanın large-v3 AWS'deki model:
| 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 |
(Bu maliyetler N'deki AWS fiyatlandırmasına dayanmaktadır. Virginia bölgesinde ve bölgenize göre değişebilir. Vergi dahil değil. )
Çeviri, kelime zaman damgaları, özetleme veya konuşmacı günlükleştirmesi gibi transkripsiyonu iyileştiren ek AI modelleri eklemek, donanım gereksinimlerini ve maliyetlerini daha da artırabilir.
Açık kaynaklı transkripsiyon araçları bugün deney yapmak için harika. Genellikle veri biliminin sınırlarını zorlamaya çalışan parlak doktora öğrencileri tarafından bir araya getirilirler. Ne yazık ki bunlar çoğu iş gereksinimleri için üretime hazır değildir. Özel bir çözümün çalışmasını sağlamak için, işletmelere makine öğrenimi uzmanları, bulut mühendisleri ve çok sayıda Python geliştiricisi gerekir ve bu hızlı bir şekilde pahalıya mal olur. Küçük ve orta ölçekli işletmeler için, bu rüya takımını birleştirmek için gereken maliyet, donanımın kendisinden daha yüksek olabilir.
Özel yapay zeka transkripsiyon çözümlerinin korunması, sadece ilk kurulum ve donanımın ötesine geçiyor. Düzenli GPU sürücü güncellemelerine, güvenlik yamalarına ve Yapay Zeka model iyileştirmelerine ayak uydurmak önemli devam eden maliyetler ekler. Bunun üstüne, bulut altyapısının bakımı, sistem kesintileriyle uğraşmak, veri gelişirken modellerin yeniden eğitilmesi ve yeni veri gizliliği düzenlemelerine uymayı sağlamak var. Bu faktörlerin her biri zaman, uzmanlık ve kaynak gerektirir ve sahipliğin toplam maliyetine katkıda bulunur.
Kendi transkripsiyon sisteminizi oluşturmak cazip görünebilir, ama karmaşıktır. Birden fazla modeli entegre etmeyi, hız için optimize etmeyi ve donanım ölçeklenebilirliğini yönetmeyi içerir. Çoğu takım için, VocalStack gibi kurulmuş bir platformu kullanmak çok daha verimlidir - zaman, para ve baş ağrısı tasarrufu.
Maliyetleri düşürmek için, geliştiriciler benzersiz iş ihtiyaçlarına göre özel bir çözüm oluşturmayı deneyebilirler. Bu, birkaç alanda derin uzmanlığa sahip takımlar için uygulanabilir olsa da, zorluklar olmadan değildir. Kaliteli transkripsiyona tek bir yaklaşım yoktur. Güçlü bir transkripsiyon hizmeti oluşturmak, çoklu yapay zeka modellerini entegre etmek ve karmaşık ve kaynak yoğunlaşabilecek ölçeklenebilir bulut hizmetlerini yönetmek anlamına gelir.
Zaman alıcı ve pahalı olabilecek kendi özel çözümünüzü sıfırdan oluşturmak yerine, bu zorlukları zaten çözen VocalStack'in platformundan yararlanmak daha verimlidir. Büyük modellerle başa çıkmak, hızı optimize etmek, donanım ölçeklenebilirliğini yönetmek ve maliyet verimliliğini korumak için bir sistem geliştirmek önemsiz değildir.
VocalStack gibi kurulmuş bir çözüm kullanarak, kendi altyapınızı oluşturmanın zaman alıcı ve pahalı süreci olmadan en iyi transkripsiyon deneyimini sunmak gibi önemli şeylere odaklanabilirsiniz. VocalStack tüm ağır işleri halleder: hız ve ölçeklenebilirliği optimize etmekten donanım ihtiyaçlarını yönetmeye kadar. Baş ağrısını atlayıp, sorunsuz, yüksek kaliteli bir transkripsiyon hizmeti sunmaya dalmanıza olanak tanır. Karmaşık arka uç zorlukları hakkında endişelenmeden yenilik yapma özgürlüğünü hayal edin - VocalStack'in sunduğu şey bu.
Bu arada, Ek maliyet yok.,VocalStack, AI modellerinin çeşitli yelpazelerini kullanarak, Her bir transkripsiyon.- Evet.
Daha fazla bilgi için www.vocalstack.com/business
Eğer bir geliştiriciyseniz ve ellerinizi kirletmeyi umursamıyorsanız, neden Whisper açık kaynak modellerini denemiyorsunuz? Yere doğru gidin. OpenAI'nın Whisper GitHub deposu ve farklı model boyutlarıyla deney yapın. (Uygun uyarı: özel bir grafik kartınız yoksa daha büyük modeller makinenizin aşırı ısınmasına neden olabilir).
Yerel makinenizde Whisper ile birkaç test transkripsiyonundan sonra, Whisper'ı manuel olarak kullanırken birkaç zorluğu tanımlamaya başlayabilirsiniz. Örneğin ölçeklenebilirlik pahalı olabilir ve Whisper varsayılan olarak canlı transkripsiyonlar için optimize edilmemiştir, bu da ek özel çözümler gerektirir.
Endişelenme, VocalStack arkanı koruyor! VocalStack JavaScript SDK'sini indirin ve transkripsiyon kolayca gerçekleşir:
Scroll Up