نماذج مفتوحة / تحويل الكلام إلى نص
شغّل whisper-large-v3-atco2-asr على GPU سحابية
whisper-large-v3-atco2-asr نموذج تحويل الكلام إلى نص من jlvdoorn. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
تقديرنا نحو 5 غيغابايت للاستدلال بأوزان F16، بما في ذلك ذاكرة العمل. الاستهلاك الفعلي يعتمد على الدقة وحجم الدفعة وطول السياق.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1070 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | استئجار |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.16 | $1.60 | استئجار |
| GTX 1660 S | 6 GB | $0.16 | $1.60 | استئجار |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.18 | $1.80 | استئجار |
| GTX 1080 | 8 GB | $0.18 | $1.80 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل whisper-large-v3-atco2-asr
- 01
استأجر GPU
اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.
- 02
افتح الطرفية أو Jupyter
اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.
- 03
نزّل النموذج وشغّله
نفّذ الأوامر أدناه. تُنزَّل الأوزان مباشرة من Hugging Face إلى جهازك.
pip install -U transformers accelerate
python -c "from transformers import pipeline; p = pipeline('automatic-speech-recognition', model='jlvdoorn/whisper-large-v3-atco2-asr', device=0); print(p)"لماذا تشغّله بنفسك؟
فرّغ ساعات من الصوت بتكلفة دقائق GPU فقط. التسجيلات لا تغادر جهازك.
أسئلة
- كم يحتاج whisper-large-v3-atco2-asr من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 5 غيغابايت للاستدلال (1.6B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل whisper-large-v3-atco2-asr؟
- ابتداءً من $0.16 في الساعة على GTX 1070، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $1.60.
- هل أحتاج إلى اشتراك؟
- لا. تدفع فقط مقابل وقت تشغيل جهازك من رصيدك بالدولار الأمريكي. أوقفه عندما تنتهي.
جرّبه على GPU خاصة بك خلال دقائق
اختر GPU، وافتح Jupyter أو SSH، وشغّل أي نموذج مفتوح. تدفع بالثانية ويمكنك الإيقاف في أي وقت؛ بلا اشتراك ولا رسوم إعداد.
- دفع بالثانية بالدولار الأمريكي
- PyTorch وCUDA جاهزان خلال دقائق
- استأجر أيضًا من ChatGPT أو Claude