CAS D'USAGE
Transcrivez de l'audio avec Whisper sur un GPU dans le cloud
Transformez des heures d'audio en texte en quelques minutes avec OpenAI Whisper large-v3, facturé à la seconde.
Facturé à la seconde sur votre solde en USD. Arrêtez ou terminez la machine quand vous avez terminé.
GPU recommandé
RTX 4090 · RTX 3090
Whisper large-v3 nécessite environ 10 Go de VRAM. Une RTX 3090 ou RTX 4090 transcrit bien plus vite que le temps réel.
Template à choisir
PyTorch
Environnement de développement NVIDIA CUDA + PyTorch, prêt avec SSH et Jupyter.
Opérationnel en quatre étapes
- 1
Louez la machine
Ouvrez le catalogue avec la RTX 4090 et le template PyTorch déjà sélectionnés, puis cliquez sur Louer.
Voir les machines RTX 4090 - 2
Connectez-vous et envoyez l'audio
Connectez-vous avec la commande SSH de la page de votre machine et copiez vos fichiers audio avec scp.
scp -P <PORT> audio.mp3 root@<HOST>:/root/ - 3
Installez Whisper
Installez ffmpeg et Whisper une seule fois.
apt-get update && apt-get install -y ffmpeg pip install -U openai-whisper - 4
Transcrivez
Lancez Whisper sur votre fichier, téléchargez le texte, puis terminez la machine.
whisper /root/audio.mp3 --model large-v3 --output_format txt
Questions
Quelles langues sont prises en charge ?
Whisper large-v3 transcrit environ 100 langues et peut traduire vers l'anglais.
Conservez-vous mon audio ?
Non. Les fichiers restent sur votre machine louée et sont effacés lorsque vous la terminez.