whisper-large-v3在本地电脑的部署与运行（使用AutoDL租赁的资源）

最新推荐文章于 2025-02-25 17:38:10 发布
最新推荐文章于 2025-02-25 17:38:10 发布
阅读量1.9k 收藏 20
点赞数 26
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： whisper
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ShanYuF/article/details/144562686

前言

Whisper-large-v3 是 OpenAI 推出的高性能多语言语音识别模型，基于 Transformer 架构，支持超过 99 种语言 的语音到文本转换和翻译，具备出色的准确率和鲁棒性。该模型适用于复杂音频场景，如噪声环境、不同口音和长音频转录，广泛用于字幕生成、语音助手和跨语言沟通等任务。

本文旨在本地电脑环境上实现Whisper-large-v3模型的部署和运行，较为简单

一、AutoDL

首先l浏览器搜索，点开AutoDL官网，AutoDL官网位置
申请/登录账号充好钱，选择自己需要的服务器。
在这里插入图片描述
推荐使用GPU：NVDIA RTX 3080/3090/4090（24GB显存，高性能多核CPU，内存≥32GB）

在这是片描述
可以直接选择“基础镜像”，常用的miniconda等环境都是有的；如果是要用github上的项目，可以在“算法镜像”部分搜索，选择合适的镜像环境。 “我的镜像”适用于之前已经租过AutoDL上的服务器，因为目前那台机器没有空闲GPU了，所以将那台机器上的数据生成自己的镜像，然后就可以选择转移到这

选择好合适的服务器后，可以开始创建镜像：
在这里插入图片描述
我这里选择是pyt

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
最佳语音识别 Whisper-large-v3-turbo 上线，速度更快（本地安装 ）
XiaoLiuLB的博客
10-05 3676
Jupyter Notebook 启动后，我们导入所有库，然后获取模型，我们选择 Whisper 大型版本 3 Turbo，然后下载模型并将其放入我们的 CUDA 设备（即 GPU），接着我会初始化这个自动语音识别的管道，提供模型、分词器，并指定我们的 CUDA 设备。新推出的 Whisper Turbo 模型是 OpenAI 开发的，经过约 500 万小时的标记数据训练，具有出色的泛化能力。尽管近年来出现了许多音频和多模态模型，但Whisper 仍是生产级自动语音识别（ASR）的首选。
【亲测免费】 使用Faster Whisper Large-v3提高语音识别效率
gitblog_02270的博客
12-23 1968
使用Faster Whisper Large-v3提高语音识别效率 引言 语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是现代技术中的一个重要组成部分，广泛应用于语音助手、语音转文字、语音搜索等多个领域。随着数据量的增加和应用场景的多样化，如何提高语音识别的效率成为了一个迫切的需求。传统的语音识别模型虽然在准确性上表现出色，但在处理大规模数据时往往效率低下，尤其是在...
【AIGC】OpenAI 宣布推出Whisper large-v3-turbo 语音转录模型 速度提高了8倍
wxl01235的博客
10-08 1330
OpenAI 宣布推出了一个名为 large-v3-turbo（简称 turbo）的新 Whisper 模型。这是 Whisper large-v3 的优化版本，将解码器层数从大型模型的 32 层减少到与 tiny 模型相同的 4 层。此优化版本的开发受到了 Distil-Whisper 的启发，后者表明使用较小的解码器可以显著提升转录速度，同时对准确性的影响较小。速度比 large-v3 快 8 倍，但质量几乎没有下降！
whisper-large-v3：速度快的令人翻译模型三种实用的调用方法
TechTornado的博客
03-19 8040
2、whisper-large-v3基础上chenxwh 制作了开源库insanely-fast-whisper ，可本地指令运行，或 Google Colab T4 GPU 运行；1、《【本地开源】whisper-large-v3：速度快得令人难以置信的翻译模型，分享三种实用的调用方法》作者：万能君软件库。3、以上两个模型应用，如果觉得使用复杂难度大，国内软件工程师制作了更简单的版本fast-whisper3。1、whisper-large-v3 是openai公司的模型，可使用Python代码调用；
whisper-v3模型部署环境执行
weixin_42831564的博客
04-02 2202
在使用弱标签进行训练时，通常需要采取一些特殊的处理方法来处理标签的不确定性和噪声，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这包括使用弱标签推理（Weak Label Inference）、噪声过滤（Noise Filtering）、半监督学习（Semi-Supervised Learning）等技术来充分利用弱标签信息进行模型训练。在大模型中，弱标签（Weak Labels）通常指的是相对于强标签（Strong Labels）而言的标签类型。根据官方文档安装就可以了。
Linux系统上部署Whisper-large-v3-turbo
最新发布
yhl18931306541的博客
02-25 2338
Linux系统上部署Whisper-large-v3-turbo
OpenAI大动作：Whisper large-v3重塑语音识别技术
nulifancuoAI的博客
11-07 4685
这个模型不仅提高了识别的准确性，还大幅扩展了对不同语言的支持范围。在最近的OpenAI首届开发者大会上，一个引人注目的技术亮点是Whisper large-v3的发布。这款最新的自动语音识别模型不仅在多语言识别方面取得了显著进步，而且还将很快在OpenAI的API中得到支持。OpenAI的Whisper large-v3不仅是一次技术更新，它代表了语音识别领域的一大步。随着这一技术的普及和应用，我们期待看到更多创新的使用场景，以及它如何帮助人们跨越语言障碍，实现更自然、更高效的交流。
【亲测免费】 Whisper large-v3：语音识别的强大工具
gitblog_02233的博客
12-05 1552
Whisper large-v3：语音识别的强大工具 在当今数字化时代，语音识别技术的应用日益广泛，从智能助手到字幕生成，从会议记录到语音转文字，其影响力无处不在。Whisper large-v3 模型，作为一款先进的自动语音识别模型，以其卓越的性能和广泛的语言支持，正在引领着语音识别技术的革新。本文将深入探讨 Whisper large-v3 模型的基本概念、特点以及其在实际应用中的价值。 模型...
【亲测免费】 深度解析 Whisper large-v3：优势、局限与应对策略
gitblog_02389的博客
12-24 789
深度解析 Whisper large-v3：优势、局限与应对策略 在当今的自动语音识别（ASR）领域，Whisper large-v3 模型以其卓越的性能和广泛的语言支持脱颖而出。本文将深入探讨 Whisper large-v3 模型的优势、局限性以及如何合理利用这一模型。 模型的主要优势 性能指标 Whisper large-v3 模型在多个语言上表现出色，能够在零样本设置中泛化到多个数据集和领...
Whisper-large-v3: 开创自动语音识别新纪元
gitblog_02212的博客
12-16 819
Whisper-large-v3: 开创自动语音识别新纪元 在自动语音识别（ASR）领域，Whisper-large-v3模型的推出标志着技术的一大飞跃。作为优快云公司开发的InsCode AI大模型，Whisper-large-v3以其卓越的性能和广泛的适用性，正在重新定义语音识别的标准。 引言 在当今快速发展的科技时代，自动语音识别技术已成为人工智能领域的一个重要分支。它不仅应用于日常生活中...
使用Whisper-large-v3提高语音识别效率
gitblog_02184的博客
12-23 816
使用Whisper-large-v3提高语音识别效率 引言 语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是现代技术中的一个关键任务，广泛应用于语音助手、语音转文字、语音翻译等多个领域。随着数据量的增加和应用场景的多样化，提高语音识别的效率变得尤为重要。效率的提升不仅能够减少处理时间，还能降低资源消耗，从而在实际应用中带来显著的效益。 主体 当前挑战 在语音识别任务...
whisper large-v3 模型文件下载链接
Deng_Xian_Sheng的博客
11-19 9805
我这是在容器里用代理，代理选项可去除。
whisper-large-v3 双卡 v100 64G 训练 问题总结
qq_41470163的博客
12-26 934
whisper-large-v3使用数据集做微调
记录本地部署 Whisper 模型的过程
aihuijutang的博客
11-29 6831
通过以上步骤，你已经成功地在 本地部署了 Whisper 模型，并利用 CUDA 加速推理过程。使用 Flask 构建了一个简单的 API，使得音频文件的转录变得非常方便。整个部署过程包括了环境准备、依赖安装、模型加载、音频处理、API 构建等步骤。部署 Whisper 模型并不复杂，但需要一定的硬件支持，尤其是在处理大型音频数据时，CUDA 和 GPU 能够提供显著的性能提升。希望本文能够帮助你顺利部署并使用 Whisper 进行语音转录。如果遇到任何问题，欢迎继续提问。
Whisper-large-v3：自动语音识别的最佳实践指南
gitblog_02914的博客
01-14 808
Whisper-large-v3：自动语音识别的最佳实践指南 在当今信息爆炸的时代，自动语音识别（ASR）技术已经成为处理音频数据的关键工具。Whisper-large-v3，作为OpenAI提出的一种先进的ASR模型，以其卓越的性能和广泛的适用性受到了广泛关注。本文将为您提供Whisper-large-v3的最佳实践指南，帮助您在开发和部署过程中充分发挥模型的潜力。 环境配置 硬件和软件建议 W...
【亲测免费】 多语言语音识别的新标杆：Whisper large-v3 模型深度解析
gitblog_02452的博客
12-16 1579
多语言语音识别的新标杆：Whisper large-v3 模型深度解析 在当今数字化的世界里，自动语音识别（ASR）技术已经变得至关重要。在众多的语音识别模型中，Whisper large-v3 模型因其支持多语言处理、出色的准确性和强大的性能而受到广泛的关注。本文将对该模型与其他主流语音识别模型进行对比分析，以帮助用户更好地理解Whisper large-v3模型的特点，并为选择合适的模型提供参...
【亲测免费】 性能卓越的语音识别：faster-whisper-large-v3模型深度评测
gitblog_02797的博客
01-09 1633
性能卓越的语音识别：faster-whisper-large-v3模型深度评测 在当今信息时代，自动语音识别技术（ASR）的进步为我们带来了前所未有的便捷。faster-whisper-large-v3模型作为OpenAI Whisper模型的优化版，以其卓越的性能和高效的资源利用，成为了语音识别领域的明星。本文将深入探讨faster-whisper-large-v3模型的性能评估与测试方法，帮助...
深入了解 Whisper large-v3 模型的配置与环境要求
gitblog_02317的博客
01-18 1741
深入了解 Whisper large-v3 模型的配置与环境要求 在使用 Whisper large-v3 模型进行自动语音识别任务之前，正确地配置运行环境是至关重要的。这不仅关系到模型的性能，还直接影响到项目的稳定性和效率。本文旨在提供一份详尽的指南，帮助用户搭建合适的环境，确保模型能够高效运行。 系统要求 Whisper large-v3 模型对运行环境有一定的要求，以下是基本的系统配置建议：...
OpenAI开源全新解码器和语音识别模型Whisper-v3
richerg85的专栏
11-09 2643
使用一个预先训练好的扩散模型（如Diffusion）,生成一些数据对,然后训练Consistency Models时让这些数据对的输出尽可能接近,来跟扩散模型进行知识蒸馏。而Consistency Models的方法是直接就变出一盘麻婆豆腐，省去了所有制作流程，并且口味、菜品都是按照用户标准来的，这就是该技术的神奇之处。此外，Consistency Models可以通过提取预先训练的扩散模型来使用，也可以作为独立的生成模型来训练，兼容性强且灵活。简单来说，可以使文生图模型在推理的过程中又快又准攻守兼备。
faster-whisper-large-v3下载
02-17
### 下载 Faster-Whisper-Large-V3 模型 为了下载 `faster-whisper-large-v3` 模型，可以利用 Hugging Face 提供的接口来获取预训练模型。具体操作如下： #### 使用 Python 和 Transformers 库安装模型 首先确保已经安装了必要的库，可以通过 pip 安装 transformers 及其依赖项。 ```bash pip install transformers ctranslate2 ``` 接着，在 Python 脚本或交互环境中执行以下命令加载并保存模型到本地文件夹中。 ```python from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor model_name = "openai/whisper-large-v3" save_directory = "./models/faster_whisper_large_v3" # 加载模型和处理器 model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(model_name) processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name) # 将模型和处理器保存至指定目录 model.save_pretrained(save_directory) processor.save_pretrained(save_directory) ``` 这段代码会从 Hugging Face Hub 中拉取 `faster-whisper-large-v3` 并将其存储在当前工作路径下的 `./models/faster_whisper_large_v3` 文件夹内[^1]。 对于希望直接通过 GitCode 获取源码的情况，则可以根据官方仓库说明进行克隆或其他形式的操作。通常情况下推荐使用上述方法因为更简单快捷而且能够自动处理许多细节配置问题[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值