/ Модель

Характеристики

Размер весов
1,5 ГБ
Лицензия
MIT
Библиотека
ctranslate2
Опубликована
19 янв 2024

faster-distil-whisper-large-v2

Распознавание речиАудио → текст10 профессий

Конверсия Distil-Whisper Large v2 для быстрого распознавания речи и транскрибирования аудио через CTranslate2 и faster-whisper.

715скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены9 мая 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это конверсия модели distil-whisper/distil-large-v2 в формат CTranslate2, подготовленная для использования с CTranslate2 и проектами на его основе, например faster-whisper. Модель предназначена для распознавания речи по аудиозаписям и транскрибирования речи в текст.

Веса сохранены в FP16; при загрузке тип вычислений можно выбирать через параметр compute_type в CTranslate2. В карточке указана поддержка английского языка. Репозиторий использует библиотеку CTranslate2, а лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • транскрибирование английских аудиозаписей
  • распознавание речи в голосовых сообщениях
  • создание текстовых субтитров из аудио
  • распознавание речи в подкастах и интервью

Ограничения

В карточке указана поддержка английского языка; других языков она не подтверждает. Модель поставляется в формате CTranslate2 и требует совместимой среды выполнения.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper distil-large-v2 model for CTranslate2

This repository contains the conversion of distil-whisper/distil-large-v2 to the CTranslate2 model format.

This model can be used in CTranslate2 or projects based on CTranslate2 such as faster-whisper.

Example

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("distil-large-v2")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3")
for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

Conversion details

The original model was converted with the following command:

ct2-transformers-converter --model distil-whisper/distil-large-v2 --output_dir faster-distil-whisper-large-v2 \
    --copy_files tokenizer.json preprocessor_config.json --quantization float16

Note that the model weights are saved in FP16. This type can be changed when the model is loaded using the compute_type option in CTranslate2.

More information

For more information about the original model, see its model card.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ctranslate2

Нельзя запустить

Модели CTranslate2 требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
fe9b404

0 моделей