Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/whisper-ctranslate2
whisper-ctranslate2
Trình khách dòng lệnh Whisper tương thích với client OpenAI gốc dựa trên CTranslate2.
Chạy đượcnguồn: GitHubPythonMITcommit 7c06913255be
Python, giấy phép MIT. Dự án tự gắn nhãn: openai , openai whisper, speech recognition, speech to text và whisper.
whisper-ctranslate2 chạy được. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 6 phút, gặp 3 lỗi, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.
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.
Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo
Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 93,3 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).
Tóm tắt
Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật . Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.
Những gì đã đo
Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.
Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent
Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.
- 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 phút
- System pip install blocked by PEP 668 externally-managed environment1 phút
- e2e test_transcribe_diarization failed: HF_TOKEN unset and pyannote.audio/torch not installed for gated pyannote/speaker-diarization-community-1 model1 phút
- Thời gian cài đặt
- 6 phút
- Từ máy sạch đến khi xong
- 22 phút
- Lỗi gặp và đã sửa
- gặp 3, tự sửa 2 mà không cần người giúp
- Cách chứng minh kết quả
- 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
- Số token model đã dùng
- 71.659
- Commit chính xác đã test
- 7c06913255be
- Container image
- sha256:cdd920bce783
Những gì chưa đo
Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.
- Bộ nhớ GPU cao nhất
- lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
- Hoạt động khi chạy lâu
- mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao
Xem phiên làm việc
Toàn bộ lần chạy, từ máy sạch, đúng tốc độ thực tế. Không cắt và không tua nhanh đoạn nào.
Bản ghi của lần thử 1, chạy ngày , lần thử đã quyết định kết luận ở trên. Bản terminal recording dùng để làm video này là bằng chứng, được lưu với dấu vân tay sha256; video chỉ là bản dựng từ nó. Không có gì tải từ trang chứa video cho tới khi bạn bấm phát.
Đoạn cuối của bản ghi
Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.
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…
Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.
Cách test
Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.
Điểm mạnh và giới hạn
Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.
Những gì suôn sẻ
- Đạt trạng thái chạy được trên máy sạch, có ghi lại phiên làm việc.
- Cài đặt trong 6 phút.
- Chạy được không cần GPU, nên không cần GPU để khởi động.
- Giấy phép MIT, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.
Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết
- Gặp 3 lỗi trong lúc cài đặt, trong đó 1 lỗi chưa được giải quyết.
- Mới đo một lần. Một lần thử cho thấy nó có thể chạy, chưa cho thấy nó chạy ổn định.
Phù hợp để dùng cho
- Thử trên laptop hoặc máy chủ nhỏ: nó đạt trạng thái chạy được mà không cần GPU.
- Đánh giá nhanh: nó đã chạy 6 phút sau khi clone.
Cũng đã test, cùng lĩnh vực
Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.
Lịch sử chạy
Chủ đề (từ GitHub)
openai-openai-whisperspeech-recognitionspeech-to-textwhisper
Nhúng badge
Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.
[](https://argusic.com/subject/whisper-ctranslate2)Câu hỏi
- whisper-ctranslate2 có chạy được không?
- Có. whisper-ctranslate2 chạy được. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 6 phút, gặp 3 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
- Argusic đã test whisper-ctranslate2 như thế nào?
- Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 7c06913255be. Có một lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
- Test whisper-ctranslate2 tốn bao nhiêu?
- Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,07 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
- Cài đặt whisper-ctranslate2 mất bao lâu?
- 6 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
- whisper-ctranslate2 có cần GPU không?
- Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
- Cài đặt whisper-ctranslate2 thì gặp lỗi gì?
- 3 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 2 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
- Bằng chứng cho whisper-ctranslate2 ở đâu?
- Lần chạy được ghi lại nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.