気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
14users
がブックマーク
3
3
Faster WhisperとAWS SageMakerを活用してGPUでの高速文字起こしエンドポイントを構築する
14 users
zenn.dev/nextbeat
zenn.dev/nextbeat
記事へのコメント3件
- 注目コメント
- 新着コメント
sh19910711
"Faster Whisper: OpenAIのWhisperモデルを基に、翻訳モデル用の高速推論エンジンであるCTranslate2を使用して再実装 / 同等の精度を保ちながらもOpenAIのWhisperよりも最大4倍高速で、メモリ使用量も少ない"
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Faster WhisperとAWS SageMakerを活用してGPUでの高速文字起こしエンドポイントを構築する
概要 最近の音声認識技術の進歩はすごいですね！ 特にOpenAIの最新モデルであるWhisper large-v3は、日... 概要 最近の音声認識技術の進歩はすごいですね！ 特にOpenAIの最新モデルであるWhisper large-v3は、日本語の音声データでもかなりの高精度で文字起こしを行うことができ、APIも公開されています。 ただし簡単に使用でき汎用性も高い一方で、大量に使用する場合の高コストやプライバシーの懸念もあるため、ローカル環境で効率よく高精度な文字起こしを実現するモデルが多数開発されています。 今回は、その中でもGPUを使用した高速推論が可能な「Faster Whisper」を用いて、AWS SageMakerでカスタム文字起こしエンドポイントを構築してみたので、手順を解説していきたいと思います。 実装コードは以下のリポジトリにあります。 順番通りJupyterNotebookを実行すると問題なく動作するはずです。 Faster Whisperとは Faster WhisperはOpenAIの
ブックマークしたユーザー
すべてのユーザーの
詳細を表示します
詳細を表示します
zenn.dev/nextbeat
zenn.dev/nextbeat
zenn.dev/nextbeat
zenn.dev/nextbeat
vague.style
natalie.mu
www.47news.jp
www.yoshiteru.net
www.sbbit.jp
www.businessinsider.jp
tech.nri-net.com
zenn.dev/pppp303
www.ryuzee.com
togetter.com
hatenanews.com
levtech.jp
b.hatena.ne.jp
tver.jp
m9now.blog.jp
levtech.jp
levtech.jp
2024/05/27 リンク