背景
ビデオの文字起こしは、企業やコンテンツ制作者にとって一般的な要件であり、従来の手作業による文字起こしには時間とコストがかかります。Aana SDKは、Whisperモデルに基づいた自動化ソリューションを提供します。
コアソリューション
- 環境設定PyTorch ≥ 2.1では、GPUの利用を向上させるためにFlash Attentionライブラリをインストールすることを推奨します。
- モデルの選択WhisperConfigのmodel_sizeパラメータ(例:MEDIUM)を設定することで、精度とスピードのバランスをとることができる。
- 資源配分: ray_actor_optionsでGPUリソースを設定(例:0.25は1/4のグラフィックカードリソースを意味する)
- 非同期処理バックグラウンド・タスク・キュー機能を使用して、リクエストのブロッキングを回避する。
最適化のヒント
- クラスタ展開:Rayによる複数のワーカーノードのスケーリング
- バッチ処理:複数のビデオ入力をサポートするエンドポイントの作成
- キャッシュ・メカニズム:重複するビデオ・コンテンツのための結果キャッシュ
サンプルコード
Whisperのデプロイメントを設定する際にcompute_type=FLOAT16を追加することで、ビデオメモリフットプリントを削減できます。
この答えは記事から得たものである。Aana SDK: マルチモーダルAIモデルを簡単に導入できるオープンソースツールについて




























