نماذج مفتوحة / تحويل الكلام إلى نص
شغّل whisper-tiny على GPU سحابية
whisper-tiny نموذج تحويل الكلام إلى نص من litert-community. 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
بطاقة النموذج لا تذكر حجمه، لذا لا يمكننا تقدير ذاكرته بعد.
لا توجد حاليًا وحدة GPU متاحة بذاكرة كافية. راجع الكتالوج لاحقًا.
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل whisper-tiny
- 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='litert-community/whisper-tiny', device=0); print(p)"لماذا تشغّله بنفسك؟
فرّغ ساعات من الصوت بتكلفة دقائق GPU فقط. التسجيلات لا تغادر جهازك.
أسئلة
- 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