Use with mlx-whisper
pip install mlx-whisper
import mlx_whisper
result = mlx_whisper.transcribe(
speech_file,
path_or_hf_repo="mlx-community/whisper-large-v3-mlx")
Whisper Large-v3 MLX — модель автоматического распознавания речи, опубликованная сообществом mlx-community и предназначенная для использования с библиотекой mlx-whisper.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Она преобразует аудиозаписи в текст и подходит для сценариев транскрибации речи.
Модель основана на Whisper Large-v3, однако в README не указаны её точные архитектурные характеристики, количество параметров, поддерживаемые языки, модальности или размер контекста. Также не приведены сведения о сильных сторонах и ограничениях модели, поэтому их нельзя достоверно оценить по имеющимся данным.
Модель распространяется по лицензии MIT и предназначена для запуска через mlx-whisper; в README приведён пример использования с репозиторием mlx-community/whisper-large-v3-mlx.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
pip install mlx-whisper
import mlx_whisper
result = mlx_whisper.transcribe(
speech_file,
path_or_hf_repo="mlx-community/whisper-large-v3-mlx")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.