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Whisper JAX

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Whisper JAX 是 OpenAI Whisper 模型的优化实现。它在后端使用 TPU v4-8 运行于 JAX 上。与在 A100 GPU 上运行的 PyTorch 相比，它的速度快了 70 倍以上，是目前最快的 Whisper API。

主要特点和优势包括：

  • 快速性能：比在 A100 GPU 上运行的 PyTorch 快了 70 倍以上
  • 优化实现：基于 JAX 和 TPU v4-8 构建，以实现最大效率
  • 准确的转录：提供准确的音频文件转录
  • 进度条：通过进度条显示转录进度
  • 创建自己的推理端点：用户可以使用 Whisper JAX 存储库创建自己的推理端点，以跳过队列。

    • Whisper JAX 的用途包括：

  • 快速准确地转录音频文件
  • 提高转录服务的效率
  • 简化企业和个人的转录流程。
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    Whisper JAX 是 OpenAI Whisper 模型的优化实现。它在后端使用 TPU v4-8 运行于 JAX 上。与在 A100 GPU 上运行的 PyTorch 相比，它的速度快了 70 倍以上，是目前最快的 Whisper API。

    主要特点和优势包括：

  • 快速性能：比在 A100 GPU 上运行的 PyTorch 快了 70 倍以上
  • 优化实现：基于 JAX 和 TPU v4-8 构建，以实现最大效率
  • 准确的转录：提供准确的音频文件转录
  • 进度条：通过进度条显示转录进度
  • 创建自己的推理端点：用户可以使用 Whisper JAX 存储库创建自己的推理端点，以跳过队列。

    • Whisper JAX 的用途包括：

  • 快速准确地转录音频文件
  • 提高转录服务的效率
  • 简化企业和个人的转录流程。

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