使用 SageMaker 对 Whisper 模型进行微调及部署
Whisper 作为 OpenAI 最新开源的自动语音识别（ASR）模型，采用了编码器-解码器（encoder- decoder）transformer架构，并使用了 68 万小时的从互联网收集的多语言、多任务的已标注数据进行训练。根据其论文显示，Whisper 模型在无需微调（zero-shot）的情况下，在多个数据集的测试上鲁棒性更高，错误率更低。关于 Whisper 模型的更多细节，参见其官方网站 Introducing Whisper 以及 GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision。
https://github.com/AndreMarkert/whisper-webui文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-596179.html
使用 SageMaker 对 Whisper 模型进行微调及部署 | 亚马逊AWS官方博客文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-596179.html
到了这里，关于使用 SageMaker 对 Whisper 模型进行微调及部署的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
