Dominando OpenAI Whisper: Integrando GPT-3 para un Reconocimiento de Voz Mejorado

Dominando Whisper: El Poderoso Sistema de Reconocimiento de Voz de OpenAI

Presentamos Whisper, el innovador sistema de reconocimiento de voz de OpenAI. Entrenado en un extenso conjunto de datos multilingües, se destaca en descifrar acentos, reducir el ruido de fondo y comprender el lenguaje técnico. Es tu clave para desbloquear aplicaciones poderosas en el reconocimiento de voz. Sumérgete en nuestro tutorial de Whisper y aprovecha el poder de GPT-3, transformando la forma en que interactúas con el lenguaje y el sonido.

Maestría en la API de Whisper: Domina al Gigante Generador de Texto, GPT-3

Sumérgete en GPT-3, el colosal modelo de lenguaje de OpenAI, mientras recorres nuestro iluminador tutorial de Whisper. Sé testigo de la increíble generación y comprensión de texto de esta brillante API, empoderándote para crear aplicaciones de IA excepcionales y elevar tus proyectos a alturas sin precedentes.

Empezando en el Viaje de la API de Whisper: Un Tutorial Avanzado

¿Listo para elevar tus habilidades con la API de Whisper? Este tutorial es un avance respecto a nuestra guía anterior de la API de Whisper con Flask y Docker. Si ya estás familiarizado con eso, ¡vamos a profundizar más en el mundo de las aplicaciones de Whisper y las aplicaciones de GPT-3!

Configurando tu Clave API de OpenAI

Si aún no la tienes, por favor ve a OpenAI y crea una cuenta para obtener tu clave API. ¡Recuerda nunca compartir tu clave API en un repositorio público!

Integrándose con el Paquete de OpenAI

Estamos añadiendo el paquete de OpenAI a nuestro archivo. Crea un nuevo archivo llamado gpt3.py y agrega el siguiente código. En el aviso, puedes utilizar la opción de resumen para resumir el texto, pero siéntete libre de personalizarlo según tus necesidades. Modifica los parámetros según sea necesario.

Actualizando Importaciones

En la parte superior del gpt3.py, actualiza tus importaciones. En lugar de MY_API_KEY, por favor inserta la clave API que creaste anteriormente.

Integrando la Función GPT-3

Vamos a integrar nuestra nueva función GPT3 en la ruta de Flask. Cuando recibamos el resultado de Whisper, lo pasaremos a la función GPT-3 y devolveremos el resultado.

¿Cómo Ejecutar el Contenedor?

Abre una terminal y navega a la carpeta donde creaste los archivos. Ejecuta el siguiente comando para construir el contenedor:

docker build -t whisper-app .

Una vez construido, ejecuta el siguiente comando para correr el contenedor:

docker run -p 5000:5000 whisper-app

¿Cómo Probar la API?

Puedes probar la API con una solicitud POST a http://localhost:5000/whisper con un archivo incluido. El cuerpo debe estar en formato de formulario. Para probar esto usando curl, usa el siguiente comando:

curl -X POST -F "file=@tu_archivo_de_audio.wav" http://localhost:5000/whisper

Si tienes éxito, deberías recibir un objeto JSON que contiene la transcripción y el resumen.

¿Cómo Desplegar la API?

Esta API puede ser desplegada en cualquier lugar que soporte Docker. Ten en cuenta que esta configuración actualmente utiliza CPU para procesar archivos de audio. Si deseas aprovechar la GPU para un rendimiento mejorado, necesitarás modificar el Dockerfile en consecuencia y compartir el acceso a la GPU.

Accediendo al Código Completo

Puedes encontrar toda la base de código en GitHub.

Pon en Práctica tus Habilidades de Whisper y GPT-3: Únete a la Revolución de la IA

Has dominado la API de Whisper y GPT-3; ¡ahora es el momento de poner esas habilidades a prueba! Únete a los hackathons de IA de lablab.ai y colabora con una comunidad de más de 52,000 entusiastas de la IA. ¡Juntos, podemos crear soluciones de IA que marcarán una verdadera diferencia en el mundo!

¿Tienes más preguntas? No dudes en preguntar en los comentarios a continuación o consulta nuestros otros tutoriales sobre las API de OpenAI.

Ya seas un desarrollador experimentado o un recién llegado, ¡siempre hay algo nuevo que aprender en el mundo de la IA! Mantente atento a más novedades y ¡feliz codificación!