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使用 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 在 Arm 上加速 Whisper

作者: 2025 年 4 月 8 日2025 年 5 月 3 日暂无评论

自动语音识别 (ASR) 彻底改变了我们与技术的互动方式,为实时音频转录、语音助手和辅助工具等应用铺平了道路。OpenAI Whisper 是一个功能强大的 ASR 模型,能够进行多语言语音识别和翻译。

现在提供一个新的 Arm 学习路径,解释如何使用 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 在基于 Arm 的云实例上加速 Whisper。

为什么要在 Arm 上运行 Whisper?

Arm 处理器因其效率、性能和成本效益而在云基础设施中广受欢迎。随着 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云提供商提供基于 Arm 的实例,在此架构上运行机器学习工作负载变得越来越有吸引力。

您将学到什么

Arm 学习路径提供了一种结构化的方法来设置和加速基于 Arm 的云实例上的 Whisper。以下是您将涵盖的内容:

1. 设置您的环境

在运行 Whisper 之前,您必须设置您的开发环境。学习路径将引导您设置一个基于 Arm 的云实例并安装所有依赖项,例如 PyTorch、Transformers 和 ffmpeg。

2. 使用 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 运行 Whisper

环境准备就绪后,您将使用 Hugging Face transformer 库与 PyTorch 一起加载和执行 Whisper 进行语音到文本的转换。本教程提供了一种分步方法来处理音频文件并生成音频转录。

3. 测量和评估性能

为了确保高效执行,您将学习如何测量转录速度并比较不同的优化技术。该指南提供了关于解释性能指标和对您的部署做出明智决策的见解。

亲自尝试

完成本教程后,您将知道如何

  • 在基于 Arm 的云实例上部署 Whisper。
  • 实施性能优化以实现高效执行。
  • 评估转录速度并根据结果进一步优化。

立即尝试实时演示,亲身体验 Arm 上的音频转录:Arm 上的 Whisper 演示