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
| Название | Параметры | VRAM | Скорость | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | tiny | 39 M | ~1 GB | ~32x |
| 2 | base | 74 M | ~1 GB | ~16x |
| 3 | small | 244 M | ~2 GB | ~6x |
| 4 | medium | 769 M | ~5 GB | ~2x |
| 5 | large | 1550 M | ~10 GB | 1x |