Le modèle Whisper, développé par OpenAI, s'est avéré être un outil puissant pour la transcription de la parole en texte. Cependant, en termes de vitesse, l'implémentation de l'API Groq de Whisper surpasse de manière significative l'API OpenAI.

Lors d'un test de vitesse utilisant un fichier audio de 30 minutes, l'API Groq a complété la transcription en seulement 24 secondes, tandis que l'API OpenAI a pris 67 secondes. Cela signifie que l'API Groq a pu transcrire l'audio en environ un tiers du temps de l'API OpenAI.

L'avantage clé de l'API Groq est son matériel spécialisé et son infrastructure optimisée, ce qui lui permet de traiter les données audio beaucoup plus rapidement que les services cloud à usage général proposés par OpenAI. Cette différence de vitesse devient encore plus prononcée lorsqu'on travaille avec des fichiers audio plus volumineux, ce qui fait de l'API Groq un choix convaincant pour les applications vocales en temps réel ou quasi temps réel.

Il est important de noter que l'API Groq a certaines limites, comme des limites de débit, dont les utilisateurs doivent être conscients. De plus, le service de synthèse vocale DeepGram utilisé dans l'implémentation nécessite un abonnement payant, bien qu'il offre un généreux essai gratuit.

Dans cette vidéo, nous explorons une combinaison puissante de Groq et DeepGram pour créer un assistant vocal ultra-rapide. En tirant parti de l'API Whisper de Groq pour la transcription audio et du modèle Llama de 3,8 milliards de paramètres pour la génération de texte, nous atteignons une vitesse et une efficacité remarquables.

Pour compléter cela, nous utilisons les capacités de synthèse vocale de DeepGram pour générer la sortie audio finale. Cependant, nous avons rencontré un défi où les réponses de Groq étaient si rapides que la génération audio de DeepGram ne pouvait pas suivre le rythme. Pour résoudre ce problème, nous avons dû introduire un temps de mise en mémoire tampon avant d'appeler l'API DeepGram, assurant ainsi que la sortie audio corresponde au texte généré.

Cette configuration offre un gain de performance impressionnant par rapport à l'implémentation précédente utilisant les services OpenAI. La transcription Whisper sur Groq est près de trois fois plus rapide que son homologue OpenAI, ce qui en fait un choix convaincant pour les fichiers audio plus volumineux.

Bien que l'API Groq ait des contraintes de limite de débit, les crédits gratuits fournis par DeepGram font de cette solution une option très accessible et rentable. Avec la montée en puissance de l'infrastructure Groq, ces problèmes de limite de débit devraient s'améliorer.

Dans cette implémentation, nous avons rencontré un défi avec l'API de synthèse vocale DeepGram. Les réponses de l'API Groq étaient si rapides que l'audio généré par DeepGram était souvent plus court que la réponse réelle, entraînant une sortie désynchronisée.

Pour résoudre ce problème, nous avons dû introduire un temps de mise en mémoire tampon avant d'appeler l'API DeepGram. Cela a permis au système d'attendre une certaine durée avant de générer l'audio final, assurant ainsi que la sortie audio corresponde à la réponse du modèle de langage.

Cependant, déterminer le temps de mise en mémoire tampon optimal n'a pas été simple. Nous avons dû expérimenter avec différentes valeurs pour trouver le bon équilibre entre vitesse et synchronisation. C'est un domaine qui nécessite encore des investigations et des ajustements plus poussés.

Le code inclut une fonction de sommeil avant l'appel à l'API DeepGram, mais la durée exacte peut devoir être ajustée en fonction du cas d'utilisation spécifique et des performances des services sous-jacents. Avec la montée en puissance de l'infrastructure Groq, ce problème pourrait devenir moins important, mais pour le moment, c'est quelque chose à garder à l'esprit lors de l'utilisation de cette combinaison de services.

Lorsque vous utilisez l'API Whisper de Groq pour la transcription audio, il est important de garder à l'esprit les limites de débit imposées par le service. Alors que la plateforme développe son infrastructure, ces limites de débit peuvent s'améliorer, mais actuellement, elles peuvent être une préoccupation, surtout si vous testez intensivement le système.

En ce qui concerne DeepGram, le service de synthèse vocale utilisé dans l'implémentation, il s'agit d'un service payant. Cependant, lorsque vous vous inscrivez, vous recevez 200 $ de crédits, que vous pouvez utiliser pour essayer gratuitement le service. C'est une excellente opportunité d'expérimenter avec les modèles de pointe et les capacités à grande vitesse offertes par DeepGram sans engager de coûts immédiats.

Il est important de noter que bien que l'API Whisper de Groq soit actuellement gratuite à utiliser, la forte demande peut entraîner des problèmes de limite de débit. C'est quelque chose à garder à l'esprit lors des tests et du déploiement du système. Alors que la plateforme continue d'évoluer, ces limitations peuvent être abordées, mais il est essentiel de planifier en conséquence et d'être prêt à gérer les éventuels défis liés aux limites de débit.

Dans la prochaine vidéo, je prévois d'explorer la possibilité d'utiliser des modèles locaux pour le système d'assistant vocal. Bien que l'implémentation actuelle tire parti de la vitesse et des capacités des services cloud comme Groq et DeepGram, il peut y avoir des avantages à utiliser des modèles locaux, comme une meilleure confidentialité et potentiellement une latence plus faible.

Je n'ai pas encore trouvé la combinaison parfaite de modèles locaux, mais j'expérimente activement différentes options. L'objectif est de créer une version entièrement locale du système d'assistant vocal, sans s'appuyer sur aucune API externe.

Cette exploration des modèles locaux sera le sujet de la prochaine vidéo de la série. Je partagerai mes résultats, les défis que je rencontre et les avantages et inconvénients de l'utilisation de modèles locaux par rapport à l'approche basée sur le cloud. Les abonnés peuvent se réjouir de cette prochaine vidéo, qui fournira des informations précieuses sur les compromis et les considérations lors de la construction d'un système d'assistant vocal entièrement sur des ressources locales.