Ebben a bemutatóban megtudhatod, hogyan futtatható egy 4 milliárd paraméteres, valós idejű beszédfelismerő modell kizárólag CPU-n, helyi számítógépen, mindenféle bonyolult környezet vagy GPU-használat nélkül. Az első lépés egy nyílt forráskódú C könyvtár telepítése, amely leegyszerűsíti a folyamatot, és eltávolítja a függőségeket, mint például a Python vagy a CUDA.
Kiemelésre kerül az OpenBLAS szerepe, amely egy optimalizált lineáris algebra-könyvtár, és kulcsszerepet játszik a modell gyorsításában CPU-n. Megtudhatod, hogyan kell fordítani és futtatni a programot egyszerű parancsokkal Linux alatt, valamint azt is, hogyan történik a modell letöltése, majd a beszédfájl transzkripciója MP3 vagy WAV formátumokból valós időben.
A videó bemutatja a teljes folyamatot, az audiofájlok valós idejű feldolgozásától kezdve egészen a gépi erőforrás-kihasználtság monitorozásáig, tippeket adva arra is, hogyan ellenőrizhetjük a CPU és GPU terhelést futás közben. Felmerülnek kérdések a sebességről, a CPU-korlátokról és az alternatív nyelvi támogatásról is, mint például a lengyel nyelvi transzkripció kipróbálása.
