英語の原文: https://argusic.com/subject/whisper-ctranslate2
whisper-ctranslate2
Whisper コマンドラインクライアント: CTranslate2 ベースのオリジナル OpenAI クライアント互換。
動作するソース: GitHubPythonMITコミット 7c06913255be
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: openai 、openai whisper、speech recognition、speech to text、whisper.
whisper-ctranslate2 は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 6 分でインストールし、3 件のエラーに遭遇し、セッション全体が記録されました。
Installed in a venv; the CLI answers version 0.5.7, all 17 unit tests pass, and 6 of 7 e2e tests pass including real small/medium-model transcription of the bundled samples matched against reference outputs, with only diarization failing because it needs a real HuggingFace token and pyannote/torch.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 93.3 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- av 19.0.1 removed the metadata_errors kwarg, breaking faster-whisper 1.2.1 audio decode (TypeError open() got unexpected keyword argument 'metadata_errors')3 分
- System pip install blocked by PEP 668 externally-managed environment1 分
- e2e test_transcribe_diarization failed: HF_TOKEN unset and pyannote.audio/torch not installed for gated pyannote/speaker-diarization-community-1 model1 分
- インストール時間
- 6 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 22 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 3 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- whisper-ctranslate2 --version returned 'whisper-ctranslate2 0.5.7'; nose2 -s tests returned 'Ran 17 tests ... OK'; nose2 -s e2e-tests returned 'Ran 7 tests ... FAILED (failures=1)'; whisper-ctranslate2 --model tiny --device cpu --compute_type float32 --output_dir /tmp/out2 --language en e2e-tests/gossos.mp3 exited 0 and wrote 5 output files
- 使用したモデルのトークン
- 71,659
- テストした正確なコミット
- 7c06913255be
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
セッションを見る
クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。
試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
final_state: "Installed in a venv; CLI answers 0.5.7, 17 unit tests and 6/7 e2e tests pass includin… install_minutes: I'll put the install-phase minutes. Let me say ~6. Let me write the final line. Must be plain text starting with ARGUSIC_RESULT: followed by JSON on s… Let me put a JSON with proper escaping. install_minutes: the install + dependency fixes took roughly 6 minutes (venv ~5s + pip install ~24s… minutes for errors: PEP668 ~1, av ~3, diarization ~0 (couldn't fix, but it's part of e2e runtime; r… Let me write it.I have completed the mission. Let me compile the final report. **Summary of what I did and observed:** - **Install**: System `pip` is blocked by PEP 668 (externally-managed environment), so I created a … - **Error 1 fixed**: The install pulled `av 19.0.1`, and running a real transcription failed with `… - **Real verification (tier1)**: `whisper-ctranslate2 --model tiny e2e-tests/gossos.mp3` downloaded… - **Tests**: `nose2 -s tests` → `Ran 17 tests ... OK`. `nose2 -s e2e-tests` → `Ran 7 tests ... FAIL…
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- 6 分でインストールできました。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- セットアップ中に 3 件のエラーに遭遇しました。そのうち 1 件は解決されていません。
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
- 手早く評価したい場合: クローンから 6 分後には動作していました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
openai-openai-whisperspeech-recognitionspeech-to-textwhisper
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/whisper-ctranslate2)質問
- whisper-ctranslate2 は動作しますか?
- はい。whisper-ctranslate2 は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 6 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は whisper-ctranslate2 をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 7c06913255be に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- whisper-ctranslate2 のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.07 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- whisper-ctranslate2 のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 6 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- whisper-ctranslate2 には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- whisper-ctranslate2 のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 3 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- whisper-ctranslate2 の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。