Il modello Whisper, sviluppato da OpenAI, si è dimostrato uno strumento potente per la trascrizione da voce a testo. Tuttavia, per quanto riguarda la velocità, l'implementazione dell'API Groq di Whisper supera significativamente l'API OpenAI.

In un test di velocità utilizzando un file audio di 30 minuti, l'API Groq ha completato la trascrizione in soli 24 secondi, mentre l'API OpenAI ha impiegato 67 secondi. Ciò significa che l'API Groq è stata in grado di trascrivere l'audio in circa un terzo del tempo rispetto all'API OpenAI.

Il vantaggio chiave dell'API Groq è il suo hardware specializzato e l'infrastruttura ottimizzata, che le consentono di elaborare i dati audio molto più velocemente rispetto ai servizi cloud a scopo generale offerti da OpenAI. Questa differenza di velocità diventa ancora più evidente quando si lavora con file audio più grandi, rendendo l'API Groq una scelta convincente per applicazioni vocali in tempo reale o quasi in tempo reale.

È importante notare che l'API Groq ha alcuni limiti, come i limiti di velocità, di cui gli utenti dovrebbero essere consapevoli. Inoltre, il servizio di sintesi vocale DeepGram utilizzato nell'implementazione richiede un abbonamento a pagamento, anche se offre un generoso periodo di prova gratuito.

Complessivamente, la combinazione dell'API Groq per la trascrizione Whisper e del servizio di sintesi vocale DeepGram fornisce una soluzione di chat vocale potente ed efficiente, con il potenziale per tempi di inferenza significativamente più veloci rispetto all'approccio basato su OpenAI.

In questo video, esploriamo una potente combinazione di Groq e DeepGram per creare un assistente di chat vocale velocissimo. Sfruttando l'API Whisper di Groq per la trascrizione audio e il modello Llama da 3,8 miliardi di parametri per la generazione di testo, raggiungiamo una velocità e un'efficienza notevoli.

Per complementare questo, utilizziamo le capacità di sintesi vocale di DeepGram per generare l'output audio finale. Tuttavia, abbiamo riscontrato una sfida in cui le risposte di Groq erano così veloci che la generazione audio di DeepGram non riusciva a tenere il passo. Per affrontare questo problema, abbiamo dovuto introdurre un tempo di buffer prima di effettuare la chiamata all'API DeepGram, assicurando che l'output audio corrisponda al testo generato.

Questa configurazione fornisce un notevole miglioramento delle prestazioni rispetto all'implementazione precedente che utilizzava i servizi OpenAI. La trascrizione Whisper su Groq è quasi tre volte più veloce del corrispondente OpenAI, rendendola una scelta convincente per file audio di grandi dimensioni.

Mentre l'API Groq ha alcuni vincoli sui limiti di velocità, i crediti gratuiti forniti da DeepGram rendono questa una soluzione altamente accessibile ed economica. Man mano che l'infrastruttura Groq si espande, ci si aspetta che questi problemi di limiti di velocità migliorino.

Nel prossimo video, esploreremo una versione completamente locale di questo assistente di chat vocale, sperimentando diverse combinazioni di modelli per ottenere prestazioni e flessibilità ottimali. Rimanete sintonizzati per ulteriori aggiornamenti su questo entusiasmante progetto!

In questa implementazione, abbiamo riscontrato una sfida con l'API di sintesi vocale DeepGram. Le risposte dall'API Groq erano così veloci che l'audio generato da DeepGram era spesso più breve della risposta effettiva, risultando in un output non sincronizzato.

Per affrontare questo problema, abbiamo dovuto introdurre un tempo di buffer prima di effettuare la chiamata all'API DeepGram. Ciò ha permesso al sistema di attendere per una certa durata prima di generare l'audio finale, assicurando che l'output audio corrispondesse alla risposta del modello di linguaggio.

Tuttavia, determinare il tempo di buffer ottimale non è stato semplice. Abbiamo dovuto sperimentare con diversi valori per trovare il giusto equilibrio tra velocità e sincronizzazione. Questo è un ambito che richiede ulteriori indagini e perfezionamenti.

Il codice include una funzione di attesa prima della chiamata all'API DeepGram, ma la durata esatta potrebbe dover essere regolata in base al caso d'uso specifico e alle prestazioni dei servizi sottostanti. Man mano che l'infrastruttura Groq si espande, questo problema potrebbe diventare meno evidente, ma per ora è qualcosa da tenere a mente quando si utilizza questa combinazione di servizi.

Quando si utilizza l'API Whisper di Groq per la trascrizione audio, è importante tenere a mente i limiti di velocità imposti dal servizio. Mentre la piattaforma espande la sua infrastruttura, questi limiti di velocità potrebbero migliorare, ma attualmente possono essere una preoccupazione, soprattutto se si sta testando intensamente il sistema.

Per quanto riguarda DeepGram, il servizio di sintesi vocale utilizzato nell'implementazione, si tratta di un servizio a pagamento. Tuttavia, quando ti iscrivi, ricevi $200 di crediti, che possono essere utilizzati per provare gratuitamente il servizio. Questa è un'ottima opportunità per sperimentare i modelli all'avanguardia e le capacità ad alta velocità offerte da DeepGram senza sostenere costi immediati.

È importante notare che, mentre l'API Whisper di Groq è attualmente gratuita da utilizzare, l'alta domanda potrebbe portare a problemi di limiti di velocità. Questo è qualcosa da tenere a mente durante i test e la distribuzione del sistema. Man mano che la piattaforma continua a evolversi, queste limitazioni potrebbero essere affrontate, ma è essenziale pianificare di conseguenza e essere preparati a gestire eventuali sfide legate ai limiti di velocità che potrebbero sorgere.

Nel prossimo video, ho in programma di esplorare la possibilità di utilizzare modelli locali per il sistema di assistente di chat vocale. Mentre l'implementazione attuale sfrutta la velocità e le capacità di servizi basati sul cloud come Groq e DeepGram, potrebbero esserci vantaggi nell'utilizzo di modelli locali, come una maggiore privacy e potenzialmente una latenza inferiore.

Non ho ancora trovato la combinazione perfetta di modelli locali, ma sto sperimentando attivamente con diverse opzioni. L'obiettivo è creare una versione completamente locale del sistema di assistente di chat vocale, senza fare affidamento su alcuna API esterna.

Questa esplorazione dei modelli locali sarà il focus del prossimo video della serie. Condividerò i miei risultati, le sfide che incontro e i pro e i contro dell'utilizzo di modelli locali rispetto all'approccio basato sul cloud. Gli abbonati possono aspettarsi questo prossimo video, che fornirà preziosi approfondimenti sui compromessi e le considerazioni da tenere in conto quando si costruisce un sistema di assistente di chat vocale interamente su risorse locali.