Инструкция транскрибации видео Ubuntu на локальном компьютере с помощью нейросетей.

Установка Docker

_x000D_aptitude update_x000D_aptitude install docker.io docker-compose

Пропишите в /etc/systemd/journald.conf строчку:

_x000D_SystemMaxUse=10G

Это строчка ограничивает максимальный размер логов в 10 гигабайт

Если нужно управлять докер из другого пользователя, то нужно добавить этого пользователя в группу docker.

_x000D_usermod -a -G docker username

В файле /etc/docker/daemon.json пропишите:

_x000D_{_x000D_ "log-driver": "json-file",_x000D_ "log-opts": {_x000D_ "max-size": "10m",_x000D_ "max-file": "1"_x000D_ }_x000D_}_x000D_

Перезагрузите докер:

_x000D_service docker restart_x000D_systemctl daemon-reload_x000D_

Установка драйверов Nvidia

1) Установите драйвера

_x000D_aptitude install linux-generic linux-headers-generic linux-image-generic_x000D_aptitude install nvidia-driver-525 linux-modules-nvidia-525-generic

Перезагрузитесь

2) Установите плагин libnvidia-container.

Определите версию Убунту

_x000D_export distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

Установите ключ nvidia:

_x000D_curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/trusted.gpg.d/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg_x000D_

Добавьте репозиторий:

_x000D_wget https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list -O "/etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list"

Установите Docker плагин:

_x000D_apt-get update_x000D_apt-get install -y nvidia-docker2

Перезагрузите докер:

_x000D_service docker restart

Проверьте работу видеокарты

_x000D_docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.7.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

Должно вывести информацию о видеокарте

Запуск программы для транскрибации

Скачать докер контейнер

Для CPU:

_x000D_docker run -it --rm -v whisper:/data -v ./:/shared bayrell/whisper:v20231117 bash

Для Nvidia:

_x000D_docker run -it --rm --gpus all -v whisper:/data -v ./:/shared bayrell/whisper:v20231117-cuda bash

Выполнять уже внутри контейнера.

Конвертация видео:

_x000D_cd /shared_x000D_whisper video.mp4 --model base

Доступные модели

https://github.com/openai/whisper