隆重推出 Whisper JAX - OpenAI 對 Whisper 模型的優化實現，專為實現極快的轉錄性能而構建。
我們的解決方案由 JAX 和 TPU v4-8 後端提供支持，在 A100 GPU 上比 PyTorch 快 70 倍以上，使其成為可用的最快的 Whisper API。此外，其他主要功能和優勢包括：
優化實施：專為實現最高效率而構建，採用專為優化 TPU 性能而設計的架構。
準確轉錄：我們的解決方案提供準確可靠的音頻文件轉錄。
進度條：進度條允許用戶輕鬆實時跟踪轉錄作業的狀態。
自定義推理端點：借助 Whisper JAX，用戶可以創建自己的推理端點以跳過隊列並簡化轉錄過程。
Whisper JAX 的用例包括：
快速準確地轉錄音頻文件，減少轉錄語音所需的時間和資源。
提高轉錄服務的效率，為企業和個人提供更快的周轉時間。
簡化轉錄過程，使團隊和個人能夠在後台完成轉錄的同時專注於其他任務。
總體而言，Whisper JAX 對於尋求快速、可靠且高效的音頻轉錄服務的任何人來說都是一個強大的解決方案。
