CASO DE USO
Transcreva áudio com Whisper em uma GPU na nuvem
Transforme horas de áudio em texto em minutos com OpenAI Whisper large-v3, com cobrança por segundo.
Cobrança por segundo a partir do seu saldo em USD. Pare ou finalize a máquina quando terminar.
GPU recomendada
RTX 4090 · RTX 3090
O Whisper large-v3 precisa de cerca de 10 GB de VRAM. Uma RTX 3090 ou RTX 4090 transcreve muitas vezes mais rápido que o tempo real.
Template a escolher
PyTorch
Ambiente de desenvolvimento NVIDIA CUDA + PyTorch, pronto com SSH e Jupyter.
Pronto a usar em quatro passos
- 1
Alugue a máquina
Abra o catálogo com a RTX 4090 e o template PyTorch já selecionados e clique em Alugar.
Ver máquinas RTX 4090 - 2
Conecte-se e envie o áudio
Conecte-se com o comando SSH da página da sua máquina e copie os seus arquivos de áudio com scp.
scp -P <PORT> audio.mp3 root@<HOST>:/root/ - 3
Instale o Whisper
Instale o ffmpeg e o Whisper uma única vez.
apt-get update && apt-get install -y ffmpeg pip install -U openai-whisper - 4
Transcreva
Execute o Whisper no seu arquivo, faça o download do texto e depois finalize a máquina.
whisper /root/audio.mp3 --model large-v3 --output_format txt
Perguntas
Que idiomas são suportados?
O Whisper large-v3 transcreve cerca de 100 idiomas e pode traduzir para inglês.
Vocês guardam o meu áudio?
Não. Os arquivos ficam na sua máquina alugada e são apagados quando você a finaliza.