Tutoriel OpenAI Whisper : Intégration de GPT-3 pour une reconnaissance vocale améliorée

Maîtriser Whisper : Le Pouvoir de Reconnaissance Vocale d’OpenAI

OpenAI a dévoilé Whisper, un système de reconnaissance vocale révolutionnaire qui se distingue parmi ses concurrents. Entraîné sur un vaste ensemble de données multilingues, Whisper excelle à comprendre différents accents, à minimiser le bruit de fond et à interpréter avec précision un langage technique complexe. Avec Whisper, vous débloquez une pléthore d’applications puissantes qui améliorent la façon dont nous interagissons avec la langue et le son.

Plongez Dans Le Tutoriel Whisper

Pour exploiter le véritable potentiel de Whisper, nous vous présentons un tutoriel complet qui vous guide à travers les étapes nécessaires. Notre tutoriel vous permettra de tirer parti des capacités de GPT-3, transformant vos interactions avec la technologie grâce à une meilleure reconnaissance et génération vocale.

Maîtrise de l’API Whisper : Domptez le Géant de la Génération de Texte, GPT-3

Au cours de votre parcours avec Whisper, vous explorerez également GPT-3, le colossal Modèle de Langage d’OpenAI. Notre tutoriel éclairant sur Whisper démontre les capacités étonnantes de génération et de compréhension de texte de cette puissante API, ce qui vous permettra de créer des applications d’IA exceptionnelles qui porteront vos projets à de nouveaux sommets.

Embarquer dans le Voyage de l’API Whisper : Un Tutoriel Intensifié

Êtes-vous prêt à améliorer vos compétences avec l’API Whisper ? Ce tutoriel représente une montée en compétences par rapport à notre précédent guide, qui impliquait l’API Whisper, Flask et Docker. Si vous vous êtes déjà familiarisé avec ces concepts, plongeons plus profondément dans le fascinant domaine des applications Whisper et des applications GPT-3 !

Commencer : Clé API d’OpenAI

Si vous ne l'avez pas encore fait, visitez le site d’OpenAI pour créer un compte. Obtenez votre clé API unique. Il est vital de garder cette clé confidentielle et de ne jamais la partager publiquement.

Intégration du Package OpenAI

Ensuite, nous allons ajouter le package OpenAI à notre projet. Nous créerons un nouveau fichier appelé gpt3.py et intégrerons le code nécessaire. Notez que nous utiliserons la fonctionnalité de résumé, mais n’hésitez pas à expérimenter d’autres capacités également. Ajustez les paramètres selon vos besoins pour optimiser vos résultats.

Mise à Jour des Imports et Intégration des Fonctions GPT-3

En haut de notre nouveau fichier, nous mettrons à jour les imports pour inclure le package OpenAI. Remplacez MY_API_KEY par votre clé API générée précédemment. Nous allons maintenant intégrer notre nouvelle fonction GPT-3 dans la route. Lorsque Whisper produit un résultat, nous passerons cette transcription à la fonction GPT-3 et renverrons la sortie traitée.

Exécution du Conteneur

Ouvrez un terminal et naviguez vers le répertoire où vous avez enregistré vos fichiers. Pour construire le conteneur, exécutez la commande suivante :

docker build -t whisper-app .

Une fois la construction terminée, exécutez cette commande pour exécuter le conteneur :

docker run -p 5000:5000 whisper-app

Tester l’API

Vous pouvez facilement tester votre API en envoyant une requête POST à l'URL http://localhost:5000/whisper avec un fichier inclus dans le corps de la requête formaté en tant que form-data. Pour des raisons de test, vous pouvez utiliser la commande curl suivante :

curl -X POST -F "file=@/path/to/your/audio/file.wav" http://localhost:5000/whisper

En réponse, vous devriez recevoir un objet JSON contenant la transcription et le résumé du fichier audio.

Déployer l’API

Votre nouvelle API peut être déployée partout où Docker est pris en charge. Gardez à l'esprit que cette configuration actuelle dépend du traitement CPU pour les fichiers audio. Si vous souhaitez utiliser le traitement GPU, vous devrez modifier le Dockerfile pour partager le GPU. Notez que ce guide se concentre sur une approche d'introduction au déploiement avec CPU.

Pour le code source complet, vous pouvez accéder au référentiel sur GitHub.

Rejoignez la Révolution de l’IA avec les Compétences Whisper et GPT-3 !

Maintenant que vous avez maîtrisé à la fois l’API Whisper et GPT-3, il est temps d'appliquer ces compétences ! Pensez à participer à des hackathons AI passionnants organisés par lablab.ai et à vous connecter avec une communauté de plus de 52 000 passionnés d'IA. Ensemble, nous pouvons innover et créer des solutions d’IA qui ont un impact significatif sur notre monde.