openai-whisper-cpu：加快CPU上的语音识别

openai-whisper-cpu：加快CPU上的语音识别

    openai-whisper-cpu Improving transcription performance of OpenAI Whisper for CPU based deployment  

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openai-whisper-cpu   
项目介绍

openai-whisper-cpu 是一个开源项目，专注于通过量化方法改进 OpenAI Whisper 自动语音识别（ASR）模型，从而进步在基于CPU的摆设环境中模型的推理速度和吞吐量。Whisper 模型以其出色的正确性和不依靠云端的高质量转录本领而广受好评。然而，由于大多数消费级计算机仅配备CPU而不具备高性能GPU，许多用户无法直接运行这一模型。openai-whisper-cpu 的出现，正是为了办理这一问题，让 Whisper 的更大模型能够在没有GPU的条记本电脑上运行得更快。
项目技能分析

openai-whisper-cpu 项目通过对 Whisper 模型的量化，实现推理速度的提升。量化是一种低落模型大小和加快推理的技能，它将模型的权重和激活从浮点数转换为整数。在 Whisper 模型中，这一过程涉及将 Linear() 层替换为 nn.Linear() 层，并使用 torch.quantization.quantize_dynamic() 函数对模型举行动态量化。
以下是项目标焦点技能要点：

• 量化方法：使用动态量化技能，对 Whisper 模型的 Linear() 层举行量化，以淘汰计算负担。
  
• 模型适应性：Whisper 模型筹划灵活，能够以不同精度运行，量化后的模型无需复杂的自界说代码。
  
• 硬件兼容性：项目思量到了不同硬件的兼容性，测试硬件包罗AMD Ryzen 5 5600X CPU、32GB DDR4内存、Nvidia GeForce RTX 3060 Ti GPU 和 M.2 SSD。
  

项目及技能应用场景

openai-whisper-cpu 的重要应用场景是那些无法使用高性能GPU的用户，尤其是在以下环境中：

• 个人电脑：普通用户在个人条记本电脑上举行语音识别任务，如转录会议记载、语音转文字等。
  
• 边缘计算：在资源受限的边缘装备上摆设 Whisper 模型，如移动装备、嵌入式系统等。
  
• 数据中央：在数据中央中，针对大量CPU服务器举行优化，进步语音识别服务的相应速度和吞吐量。
  

项目特点

以下是 openai-whisper-cpu 项目标几个显著特点：

• 性能提升：通过量化，模型的推理速度得到了显著提升。比方，Base模型在量化后在CPU上的推理速度是原始模型的1.62倍。
  
• 实时性：量化后的模型能够在靠近实时或甚至超过实时速度下工作，这对于实时语音识别应用至关紧张。
  
• 通用性：项目兼容多种 Whisper 模型，包罗 tiny、base、small 和 medium，用户可以根据自己的必要选择符合的模型。
  
• 容器化支持：项目支持Docker，可以轻松构建和运行量化后的 Whisper 模型，便于摆设和扩展。
  

结论

openai-whisper-cpu 为必要在CPU环境中运行 Whisper 模型的用户提供了一个高效的办理方案。通过量化技能，该项目实现了在普通硬件上加快语音识别模型的目标，大大拓宽了 Whisper 模型的应用范围。无论是个人用户还是企业用户，都能从中受益，实现更加灵活和高效的语音识别服务。
为了充分使用 openai-whisper-cpu 的上风，用户可以根据项目提供的说明，通过简朴的命令安装和运行量化后的模型。同时，项目支持Docker，使得摆设过程更加便捷。通过这一项目，用户可以等待在CPU上得到更快的语音识别体验，从而进步工作效率和生产效能。
    openai-whisper-cpu Improving transcription performance of OpenAI Whisper for CPU based deployment  

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openai-whisper-cpu   

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