Englisches Original: https://argusic.com/subject/whisper-cpp

whisper.cpp

Port von OpenAIs Whisper-Modell in C/C++

LäuftQuelle: GitHubC++MITCommit d09f61a708f3

C++, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: inference, openai, speech recognition, speech to text, transformer und whisper.

whisper.cpp läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 4 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

whisper.cpp builds from source via cmake, all 6 unit tests pass, whisper-cli transcribes speech to text with a real tiny.en model, and whisper-server starts and binds to a TCP port.

Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 98 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Läuft
Argusic Score
98 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,03 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
2
zuletzt getestet
Sterne
54.915
Forks
6.274
offene Issues
363
Beobachter
399
Größe
49 MB
erstellt
letzter Push

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Installationszeit
4 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
5 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
cd /work/repo && ./build/bin/whisper-cli -m models/ggml-tiny.en.bin -f samples/jfk.wav produced correct transcription: 'And so my fellow Americans ask not what your country can do for you, ask what you can do for your country.' Also verified: test-common-utf8 (exit 0), test-whisper-zero-samples (exit 0), test-whisper-buffer-loader (exit 0), test-whisper-lang-detect-abort (exit 0), test-vad (exit 0), test-parakeet (exit 0), whisper-vad-speech-segments (4 speech segments detected), whisper-server (listened on 127.0.0.1:8177).
Verbrauchte Modell-Tokens
127.955
Genau getesteter Commit
d09f61a708f3
Container-Image
sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher
dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf
jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

All tests passed. Let me compute the elapsed time since start.
exec
/bin/sh -lc 'echo "Build started at: $(date -d '"'now - 10 minutes' '+%s')\" ; echo \"Now: "'$(date…
 succeeded in 0ms:
Build started at: 1790320297
Now: 1790320897
All tests passed with exit code 0. Let me compile the final report.
The project builds cleanly, all unit tests pass, and the real transcription pipeline works end-to-e…
tokens used
127,955
All tests passed with exit code 0. Let me compile the final report.
The project builds cleanly, all unit tests pass, and the real transcription pipeline works end-to-e…

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

  • Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
  • In 4 Minuten installiert.
  • Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
  • Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
  • Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
  • 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.

Wofür es eine vernünftige Wahl ist

  • Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
  • Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 4 Minuten nach dem Klonen.
  • Nach der eigenen README: Der dokumentierte Weg funktionierte, ohne dass etwas zu beheben war.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner2/3Läuft96,000,02
Argusic Runner1/3Läuft100,000,03

Themen (von GitHub)

inferenceopenaispeech-recognitionspeech-to-texttransformerwhisper

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/whisper.cpp.svg)](https://argusic.com/subject/whisper-cpp)

Fragen

Läuft whisper.cpp?
Ja. whisper.cpp läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 4 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic whisper.cpp getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit d09f61a708f3. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von whisper.cpp gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,03 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von whisper.cpp?
4 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht whisper.cpp eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von whisper.cpp schief?
Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
Wo ist der Nachweis für whisper.cpp?
Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

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