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Whisper JAX

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Whisper JAX은 OpenAI의 Whisper 모델의 최적화된 구현입니다. 백엔드에서 TPU v4-8을 사용하여 JAX에서 실행됩니다. A100 GPU에서의 PyTorch와 비교하여 70배 이상 빠르므로 가장 빠른 Whisper API입니다.

주요 기능 및 장점은 다음과 같습니다:

  • 빠른 성능: A100 GPU에서의 PyTorch보다 70배 이상 빠릅니다.
  • 최적화된 구현: 최대 효율성을 위해 JAX와 TPU v4-8로 구축되었습니다.
  • 정확한 전사: 오디오 파일의 정확한 전사를 제공합니다.
  • 진행률 표시줄: 전사의 진행 상황을 진행률 표시줄로 표시합니다.
  • 자체 추론 엔드포인트 생성: 대기열을 건너뛰기 위해 사용자는 Whisper JAX 저장소를 사용하여 자체 추론 엔드포인트를 만들 수 있습니다.

    • Whisper JAX의 사용 사례는 다음과 같습니다:

  • 오디오 파일을 빠르고 정확하게 전사하기
  • 전사 서비스의 효율성 향상
  • 비즈니스 및 개인의 전사 프로세스 간소화
    • 웹사이트 방문하기

    Whisper JAX은 OpenAI의 Whisper 모델의 최적화된 구현입니다. 백엔드에서 TPU v4-8을 사용하여 JAX에서 실행됩니다. A100 GPU에서의 PyTorch와 비교하여 70배 이상 빠르므로 가장 빠른 Whisper API입니다.

    주요 기능 및 장점은 다음과 같습니다:

  • 빠른 성능: A100 GPU에서의 PyTorch보다 70배 이상 빠릅니다.
  • 최적화된 구현: 최대 효율성을 위해 JAX와 TPU v4-8로 구축되었습니다.
  • 정확한 전사: 오디오 파일의 정확한 전사를 제공합니다.
  • 진행률 표시줄: 전사의 진행 상황을 진행률 표시줄로 표시합니다.
  • 자체 추론 엔드포인트 생성: 대기열을 건너뛰기 위해 사용자는 Whisper JAX 저장소를 사용하여 자체 추론 엔드포인트를 만들 수 있습니다.

    • Whisper JAX의 사용 사례는 다음과 같습니다:

  • 오디오 파일을 빠르고 정확하게 전사하기
  • 전사 서비스의 효율성 향상
  • 비즈니스 및 개인의 전사 프로세스 간소화

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