As etapas a seguir são necessárias para instalar o realtime-transcription-fastrtc:
Preparação do ambiente do sistema
- Certifique-se de que o Python ≥3.10 esteja instalado
- Instale o ffmpeg para processamento de áudio (macOS via brew, Linux via apt, Windows requer configuração manual)
- A aceleração de GPU (MPS ou CUDA) é recomendada; a CPU pode ser executada, mas com desempenho inferior
Processo de implantação do projeto
- Armazém de Clonagem:
git clone https://github.com/sofi444/realtime-transcription-fastrtc
- Criação de ambientes virtuais: a ferramenta uv é recomendada (ou o método pip tradicional)
- Dependências de instalação: executar
uv pip install -r requirements.txtou o comando pip correspondente
- Arquivo Configuration.env: defina UI_MODE, APP_MODE, MODEL_ID e outros parâmetros importantes
Descrição da configuração da chave
- UI_MODE:: gradio (interface simples) ou fastapi (interface personalizável)
- MODELO_IDDescrição: openai/whisper-large-v3-turbo é usado por padrão e pode ser substituído por outros modelos de Hugging Face.
- PORTOPorta de execução do serviço, padrão 7860
- Certifique-se de que o Python ≥3.10 esteja instalado
- Instale o ffmpeg para processamento de áudio (macOS via brew, Linux via apt, Windows requer configuração manual)
- A aceleração de GPU (MPS ou CUDA) é recomendada; a CPU pode ser executada, mas com desempenho inferior
Processo de implantação do projeto
- Armazém de Clonagem:
git clone https://github.com/sofi444/realtime-transcription-fastrtc
- Criação de ambientes virtuais: a ferramenta uv é recomendada (ou o método pip tradicional)
- Dependências de instalação: executar
uv pip install -r requirements.txtou o comando pip correspondente
- Arquivo Configuration.env: defina UI_MODE, APP_MODE, MODEL_ID e outros parâmetros importantes
Descrição da configuração da chave
- UI_MODE:: gradio (interface simples) ou fastapi (interface personalizável)
- MODELO_IDDescrição: openai/whisper-large-v3-turbo é usado por padrão e pode ser substituído por outros modelos de Hugging Face.
- PORTOPorta de execução do serviço, padrão 7860
- Armazém de Clonagem:
git clone https://github.com/sofi444/realtime-transcription-fastrtc - Criação de ambientes virtuais: a ferramenta uv é recomendada (ou o método pip tradicional)
- Dependências de instalação: executar
uv pip install -r requirements.txtou o comando pip correspondente - Arquivo Configuration.env: defina UI_MODE, APP_MODE, MODEL_ID e outros parâmetros importantes
Descrição da configuração da chave
- UI_MODE:: gradio (interface simples) ou fastapi (interface personalizável)
- MODELO_IDDescrição: openai/whisper-large-v3-turbo é usado por padrão e pode ser substituído por outros modelos de Hugging Face.
- PORTOPorta de execução do serviço, padrão 7860
- UI_MODE:: gradio (interface simples) ou fastapi (interface personalizável)
- MODELO_IDDescrição: openai/whisper-large-v3-turbo é usado por padrão e pode ser substituído por outros modelos de Hugging Face.
- PORTOPorta de execução do serviço, padrão 7860
Após concluir a configuração, execute o comandopython main.pyInicie o serviço e use-o acessando a URL exibida no terminal por meio de um navegador.
Essa resposta foi extraída do artigoFerramenta de código aberto para conversão de fala em texto em tempo realO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como instalar e configurar o realtime-transcription-fastrtc?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch