Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Python, Управление медиа

Как превратить обычный ноутбук в автономную станцию расшифровки, если у вас нет мощной GPU, а облака не подходят по цене или приватности? В статье делюсь опытом создания локального конвейера на базе WhisperX для обработки сотен часов аудиоархива.

О чем пойдет речь:

Large-v3 на CPU: почему 40 ГБ RAM важнее видеокарты и как добиться стабильной работы без «замерзания» PyTorch.

От скрипта к приложению: как с помощью «вайб-кодинга» и Google Antigravity (Gemini 3.0) превратить одиночный скрипт в модульный менеджер очередей с Drag-and-Drop и пакетной обработкой.

Техническое «мясо»: установка через uv в один клик, борьба с конфликтами OpenMP и система пресетов (от Turbo до Russian Expert).

Реальные цифры: нагрузка на железо, температуры и честная скорость обработки на Ryzen 5500U.

Разбираем, как современные LLM позволяют собирать сложные инженерные инструменты «над» ML-моделями, даже не погружаясь в их низкоуровневую реализацию.

Репозиторий проекта: whisperx-batch-gui

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro