영어 원문: https://argusic.com/subject/whisper-ctranslate2

whisper-ctranslate2

CTranslate2 기반의 원래 OpenAI 클라이언트와 호환되는 Whisper 명령줄 클라이언트.

실행됨출처: GitHubPythonMITcommit 7c06913255be

Python, MIT 라이선스. 프로젝트 자체 레이블: openai , openai whisper, speech recognition, speech to text 및 whisper.

whisper-ctranslate2: 실행됩니다. Argusic agent가 GPU가 없는 깨끗한 머신에서 6분 만에 설치했고, 오류 3개가 발생했으며, 전체 세션이 녹화되었습니다.

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.

깨끗한 머신에서 agent가 얻은 결과를 agent 자신의 말로 옮긴 것입니다. 측정 방법

Argusic이 매번 새 머신에서 측정합니다. 모든 수치는 해당 증거로 연결됩니다. Argusic 점수 100점 만점에 93.3점(이 프로젝트 실행 점수의 평균).

한눈에 보기

판정
실행됨
Argusic 점수
93.3 / 100
검증 실행 비용
0.07 USD(측정값)
기록된 실행
1
마지막 테스트
스타
1,369
포크
126
열린 issue
12
watcher
19
크기
1 MB
생성일
마지막 push

프로젝트 데이터 출처: GitHub(이 페이지 상단에 링크), 업데이트 . 테스트 데이터 제공: Argusic(CC BY 4.0). 모든 수치는 전체 log, 녹화, 그리고 그 sha256 해시가 있는 실행 페이지로 연결됩니다.

측정한 항목

이 판정을 결정한 실행에서 가져왔습니다. 모든 줄은 추정치가 아니라 기록된 값입니다.

whisper-ctranslate2 테스트 중 각 실패로 잃은 시간, 기록된 실행에서 그림
각 막대는 agent가 기록한 실패와 그로 인해 소요된 시간입니다. 다른 곳이 아닌 이 실행에서 그렸습니다.

agent 자신의 말로 본 문제점

agent가 직접 남긴 말이며, 심각한 것부터 나열하고 조언으로 고쳐 쓰지 않습니다.

  • 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')3분
  • System pip install blocked by PEP 668 externally-managed environment1분
  • e2e test_transcribe_diarization failed: HF_TOKEN unset and pyannote.audio/torch not installed for gated pyannote/speaker-diarization-community-1 model1분
설치 시간
6분
깨끗한 머신에서 완료까지
22분
발생하고 수정된 오류
3개 발생, 2개를 사람의 도움 없이 수정
결과를 증명한 방법
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
사용한 모델 token
71,659
테스트한 정확한 commit
7c06913255be
컨테이너 이미지
sha256:cdd920bce783

측정하지 않은 항목

나머지 절반입니다. 이 증거가 어디까지 유효한지 정확히 볼 수 있도록 공백은 공백으로 표시하며 절대 채워 넣지 않습니다.

최대 GPU 메모리
CPU 머신에서 실행되어 샘플링할 GPU가 없었습니다
장시간 실행 시 동작
각 시도는 문서화된 가장 작은 설정과 고정된 시간 예산을 사용하므로, 부하에서 얼마나 버티는지가 아니라 실행되는지를 측정합니다

세션 보기

깨끗한 머신에서 시작한 전체 실행을 실제 속도 그대로 보여 줍니다. 잘라 낸 부분도, 빠르게 돌린 부분도 없습니다.

1번째 시도의 녹화, 실행일 , 위 판정을 결정한 시도입니다. 이 영상의 원본인 터미널 녹화가 증거이며 sha256 지문과 함께 저장됩니다. 영상은 그것을 렌더링한 것입니다. 재생을 누르기 전에는 영상 호스트에서 아무것도 불러오지 않습니다.

녹화의 마지막 부분

이 판정을 결정한 터미널 세션의 마지막 줄을 기록된 그대로 보여 줍니다.

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…

전체 세션 다시 보기, 깨끗한 머신에서 이 시점까지의 모든 명령.

테스트 방법

하나의 agent, 하나의 컨테이너, 사람의 도움 없음. agent는 프로젝트 문서가 안내하는 방식대로 프로젝트를 설치하고 실행하며, 문제가 생기면 수정합니다. 아래의 모든 내용은 실제로 일어난 그대로 기록되었습니다: 터미널 세션, log, 정확한 commit. 전체 방법론.

장점과 한계

의견이 아니라 측정된 사실입니다. 콘텐츠 작성 방식.

잘된 점

  • 깨끗한 머신에서 실행 상태에 도달했으며, 세션이 녹화되었습니다.
  • 6분 만에 설치되었습니다.
  • GPU 없이 실행되었으므로, 시작하는 데 GPU가 필요하지 않습니다.
  • 호스트가 보고한 라이선스는 MIT입니다.

잘되지 않은 점 또는 알 수 없는 점

  • 설정 중 오류 3개가 발생했습니다. 그중 1개는 해결되지 않았습니다.
  • 지금까지 한 번 측정되었습니다. 한 번의 시도는 실행될 수 있음을 보여 줄 뿐, 안정적으로 실행된다는 것을 보여 주지는 않습니다.

적합한 용도

  • 노트북이나 작은 서버에서 시험해 보기: GPU 없이 실행 상태에 도달했습니다.
  • 빠른 평가: clone한 뒤 6분 만에 실행되고 있었습니다.

같은 분야에서 함께 테스트한 프로젝트

여기 있는 모든 프로젝트는 Argusic이 깨끗한 머신에 설치하고 실행했습니다. 테스트하지 않은 프로젝트는 여기에 나오지 않습니다.

  • whisper.cpp 실행 검증됨 · C++ · 공통 토픽 3개
  • whisperX 실행 검증됨 · Python · 공통 토픽 3개
  • whisper-asr-webservice 실행 검증됨 · Python · 공통 토픽 3개
  • voxtype 실행 검증됨 · Rust · 공통 토픽 3개
  • VoiceFlow 실행 검증됨 · Python · 공통 토픽 3개
  • onnx-asr 실행 검증됨 · Python · 공통 토픽 3개

실행 기록

테스트 주체시도결과점수비용 USD시점
Argusic Runner1/3실행됨93.330.07

토픽 (출처: GitHub)

openai-openai-whisperspeech-recognitionspeech-to-textwhisper

배지 삽입

프로젝트 README용 Markdown입니다. 이 페이지로 다시 연결되며, 이용 조건은 다음에 있습니다: 이용 약관 페이지.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/whisper-ctranslate2.svg)](https://argusic.com/subject/whisper-ctranslate2)

질문

whisper-ctranslate2 프로젝트는 실행되나요?
예. whisper-ctranslate2 프로젝트는 실행됩니다. Argusic은 깨끗한 머신에서 6분 만에 설치하고 실행했으며, 그 과정에서 오류 3개가 발생했고, 세션을 녹화했습니다.
Argusic은 whisper-ctranslate2 프로젝트를 어떻게 테스트했나요?
새로운 일회용 머신에서 모든 명령을 기록하며 테스트했습니다. 리포지토리는 commit 7c06913255be에 고정되었습니다. 기록된 시도는 한 번이며, 전체 방법은 방법론 페이지에 있습니다.
whisper-ctranslate2 테스트 비용은 얼마였나요?
이 판정을 낸 실행의 비용은 0.07 USD입니다: 백만 token당 정가가 아니라 실제 컴퓨팅 및 모델 비용입니다. 해당 실행 페이지에 기록되어 있습니다.
whisper-ctranslate2 설치에는 얼마나 걸리나요?
이 판정을 결정한 실행에서 깨끗한 머신부터 실행 상태까지 6분이 걸렸습니다. 평균이 아니라 측정된 한 번의 시도입니다.
whisper-ctranslate2 실행에 GPU가 필요한가요?
시작하는 데는 필요하지 않습니다. Argusic은 GPU가 없는 머신에서 실행 상태에 도달했습니다.
whisper-ctranslate2 설치 시 어떤 문제가 생기나요?
기록된 실행에서 3개의 문제가 발생했습니다. 그중 2개는 사람의 도움 없이 수정되었습니다. 각 문제와 그로 인해 든 시간이 이 페이지에 나와 있습니다.
whisper-ctranslate2 프로젝트의 증거는 어디에 있나요?
기록된 실행이 이 페이지에 있으며, 각각 전체 log와 터미널 녹화로 연결됩니다. 이들은 몰래 변경할 수 없도록 sha256 지문과 함께 저장됩니다.

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