Histórico
A transcrição de vídeo é um requisito comum para empresas e criadores de conteúdo, e a transcrição manual tradicional consome muito tempo e é cara. O SDK da Aana oferece uma solução automatizada baseada no modelo Whisper.
Soluções essenciais
- Configuração do ambientePara garantir o PyTorch ≥ 2.1, recomenda-se instalar a biblioteca Flash Attention para melhorar a utilização da GPU
- Seleção de modelosEquilíbrio entre precisão e velocidade ao definir o parâmetro model_size (por exemplo, MEDIUM) no WhisperConfig
- Alocação de recursosConfigure os recursos da GPU por meio de ray_actor_options (por exemplo, 0,25 significa 1/4 dos recursos da placa de vídeo)
- processamento assíncronoUse o recurso de fila de tarefas em segundo plano para evitar o bloqueio de solicitações
Dicas de otimização
- Implantação de cluster: dimensionamento de vários nós de trabalho via Ray
- Processamento em lote: criação de endpoints que suportam várias entradas de vídeo
- Mecanismo de cache: cache de resultados para conteúdo de vídeo duplicado
Código de amostra (computação)
A adição de compute_type=FLOAT16 ao configurar implantações do Whisper reduz o espaço ocupado pela memória de vídeo.
Essa resposta foi extraída do artigoAana SDK: uma ferramenta de código aberto para facilitar a implantação de modelos de IA multimodaisO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como automatizar a transcrição de vídeo e melhorar a eficiência do processamento com o SDK da Aana?
