本文將探討如何利用一個 SDK,將非結構化資料轉化為結構化資料,進而應用於大型語言模型(LLM)或各種服務中。重點在於如何快速建立 AI 原生應用,並展示一個將影片轉錄並生成字幕的範例。
核心概念:AI 原生世代的敏捷開發
這個 SDK 的核心概念是為 AI 原生世代提供敏捷且快速的開發週期。它能根據使用者的定義,動態地建立雲端資源,讓開發者如同在本地環境般,在雲端上進行高效的開發。
資源的動態配置
當使用者執行指令時,系統會根據預先設定的配置,啟動必要的資源。這代表著資源的配置不再是靜態的,而是可以根據需求動態調整,達到最佳的資源利用率。
加速模型部署
開發者利用此 SDK,可以顯著提升部署模型的速度。例如,載入大型 Whisper 模型進行轉錄時,其速度遠遠快於傳統的 Docker 容器或映像檔的建立過程。
實際應用:影片轉錄與字幕生成
以下將展示如何將一個錄製的影片轉錄,並生成字幕的實際應用範例。
- 影片轉錄: 使用大型 Whisper 模型將影片中的音訊轉錄成文字。
- 字幕生成: 從轉錄的文字中生成字幕檔案。
- 多語言翻譯: 可以將字幕翻譯成多種語言,例如中文(普通話),以支援不同語言的受眾。
示範影片的效果
讓我們聆聽一段示範影片,以了解轉錄與字幕生成的效果:
- 原文音訊: "Hello world I'm in Tibet right now um why am I in Tibet I I guess it's just one of those places where for some reason you kind of have to go as a Chinese young person as for why I mean that's some..."
流程說明
- 音訊上傳: 首先,將影片的音訊上傳到雲端。
- 轉錄生成: 接著,利用 Whisper 模型生成轉錄文字。
- 儲存: 將轉錄文字儲存在遠端儲存空間中。
- 字幕整合: 最後,將轉錄文字作為字幕,整合到影片中,並可透過 API 呼叫上傳到 YouTube 等平台。
未來展望:堆疊更多應用
這個 SDK 的優勢在於其靈活性和可擴展性。由於所有資料都儲存在雲端,並成為可編程的資產,開發者可以在此基礎上堆疊更多應用,例如:
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內容分析: 分析影片內容,提取關鍵資訊。
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自動摘要: 自動生成影片摘要。
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機器翻譯: 將影片內容翻譯成更多語言。
未來將持續提供更多更新,敬請期待。