Programm für die Offline-Spracherkennung
Voxtral bietet eine vollständige Lokalisierungslösung für Szenarien mit eingeschränktem Netzwerk:
- Auswahl der HardwareDie Mini-Version des 3B-Parameters kann auf mäßig konfigurierten Geräten laufen (mindestens 8 GB GPU-Videospeicher), und die 24B-Version wird für Server der NVIDIA A100-Klasse empfohlen. Die Kombination aus Raspberry Pi 5 + Neural Compute Stick kann auch grundlegende Funktionen in Edge-Computing-Szenarien unterstützen
- Prozess der Bereitstellung1) Laden Sie die Modellgewichte (.bin-Datei) und die Konfigurationsdatei von Hugging Face herunter; 2) Installieren Sie PyTorch 2.0+ und die Transformers-Bibliothek; 3) Aktivieren Sie beim Laden der Modelle die halbe Genauigkeit (fp16), um den Speicherverbrauch von 50% zu reduzieren
- Tipps zur OptimierungBeschleunigte Inferenz mit ONNX Runtime 30%: Bei langen Audiodaten wird empfohlen, diese in Segmenten zu verarbeiten (≤5 Minuten pro Segment), um einen Speicherüberlauf zu vermeiden.
- DatenschutzDie vollständig lokale Verarbeitung stellt sicher, dass sensible Audiodaten nicht im Intranet gespeichert werden. Für Benutzer in der Finanz- und Gesundheitsbranche gibt es zusätzlich eine AES-256-verschlüsselte Speicherung.
Praxistests zeigen, dass in einer Produktionsumgebung in einem isolierten Netzwerk die lokal bereitgestellte Transkriptionsgenauigkeit nur um 0,81 TP3T niedriger ist als die Cloud-API, die Reaktionsgeschwindigkeit jedoch um das 2-3fache verbessert wird. Es wird empfohlen, auch das Language Resource Kit herunterzuladen, um die domänenspezifische Terminologieerkennung zu unterstützen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVoxtral: ein von Mistral AI entwickeltes KI-Modell für die Transkription und das Verständnis von SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich eine hohe Qualität der Spracherkennung in netzlosen Umgebungen erreichen?
