批量处理优化方案
针对大规模音频转录需求，推荐以下工作流：
并行处理架构
- 多进程启动：运行
python multiproc.py --workers 4（根据CPU核心数调整） - 分布式处理：使用Redis队列搭建跨设备集群（参考scripts/distributed_worker.py）
性能调优技巧
- 预处理音频：统一转为16kHz单声道WAV格式（ffmpeg命令见utils/audio_convert.sh）
- 动态批处理：设置
DYNAMIC_BATCHING=true自动优化请求包大小 - 结果缓存：开启
CACHE_TRANSCRIPTIONS=true避免重复处理
企业级部署
- API服务化：通过
uvicorn api_server:app --port 8000提供HTTP接口 - 自动化监控：集成Prometheus采集性能指标（配置见monitoring/prometheus.yml）
- 负载均衡：搭配Nginx实现多模型实例轮询
成本控制
合理使用免费额度：
- Groq账户：每小时30次请求（可多账号轮换）
- SiliconFlow：每日100次免费调用
- 混合模式：优先使用Groq，失败后自动回退到SiliconFlow
本答案来源于文章《Whisper Input：利用Groq免费且高速的语音转录文本服务》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何优化大批量音频文件的批处理转录效率？
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