#3403 large-v3-turbo和distil-large-v3.5的区别

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large-v3-turbo和distil-large-v3.5的区别

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large-v3-turbo 和 distil-large-v3.5 是两种不同类型的 Whisper 模型,主要区别在于模型大小、速度、精度和资源消耗。

  1. 模型类型与大小

    • large-v3-turbo:这是 OpenAI Whisper 官方 large-v3 模型的“蒸馏”版本。它通过技术手段在保持高精度的同时,显著减小了模型体积并提升了推理速度。可以理解为 large-v3 的优化加速版。
    • distil-large-v3.5:这是一个由社区(Hugging Face)训练的“蒸馏”模型。它基于 large-v3,通过知识蒸馏技术训练出一个更小、更快的模型,通常在参数量上比原版 large-v3 小很多,牺牲少量精度以换取速度和资源效率。
  2. 性能与资源

    • 精度large-v3-turbo 通常更接近原版 large-v3 的识别精度,尤其是在复杂场景下。distil-large-v3.5 的精度会略低一些,但对于许多清晰语音任务已足够。
    • 速度与显存distil-large-v3.5 由于模型更小,推理速度通常最快,显存占用也最低。large-v3-turbo 在速度和显存占用上优于原版 large-v3,但可能仍高于 distil-large-v3.5
    • 适用场景

      • 追求最高识别准确率,且有足够GPU显存 -> 考虑 large-v3-turbo 或原版 large-v3
      • 追求速度与资源效率,对精度要求可接受 -> 考虑 distil-large-v3.5

在 pyVideoTrans 中的选择建议

  • 软件内置的 faster-whisper 渠道主要提供原版模型(如 large-v2, large-v3)。
  • 如果想使用 distil-large-v3.5large-v3-turbo,通常需要通过 HuggingFace ASR 渠道进行配置,手动输入模型ID(如 distil-whisper/distil-large-v3Systran/faster-whisper-large-v3-turbo)。
  • 选择时需平衡你的硬件(显存大小)、对速度的需求以及对字幕准确度的要求。

请查阅相关文档:

wen-ASR(本地),0.6B或1.7B硬件要求分别是多少

wen-ASR(本地)的硬件要求主要取决于模型大小和是否使用GPU加速。

核心要求:

  1. GPU(强烈推荐):使用NVIDIA显卡进行CUDA加速是运行此类模型的基本前提,否则速度极慢。
  2. 显存(VRAM):这是最关键的限制因素。模型运行时需要将整个模型加载到显存中。
  3. 系统内存(RAM):作为辅助,如果显存不足,部分数据会交换到内存,但将导致速度大幅下降。

硬件要求估算:

  • 0.6B 模型

    • 最低/勉强运行:可能需要 4GB 以上显存。在8GB显存的显卡上可以较流畅运行。
    • 推荐配置8GB 或以上显存的NVIDIA显卡(如RTX 3070/4060 Ti等)。
  • 1.7B 模型

    • 最低/勉强运行:对显存要求很高,可能需要 8GB 以上显存。在8GB显存下可能会非常紧张或无法加载。
    • 推荐配置12GB 或以上显存的NVIDIA显卡(如RTX 3080 12G/4060 16G/4070等)。

重要注意事项:

  1. 量化:如果显存紧张,可以尝试在模型设置中启用 INT8 量化。这能显著降低显存占用(可能减少30-50%),但可能会轻微影响识别精度。
  2. 独占显存:显存需求是“独占”的。如果你的显卡有其他任务(如显示输出、游戏、其他AI软件),可用显存会减少。
  3. 系统检查:在pyVideoTrans中配置使用wen-ASR前,请确保:

    • 已正确安装 CUDA 12.8cuDNN 9.x
    • 在命令行中使用 nvidia-smi 确认显卡驱动正常且显存充足。

如果硬件不满足要求:
建议改用对硬件要求更低的语音识别方案,例如:

  • faster-whispersmallmedium 模型。
  • 使用在线的语音识别API(如OpenAI Whisper API、阿里Qwen3-ASR)。

请查阅相关文档:

Qwen-ASR(本地),0.6B或1.7B硬件要求分别是多少

Qwen-ASR(本地)的硬件要求主要取决于模型大小和是否使用GPU加速。

核心要求

  • GPU(强烈推荐):使用NVIDIA显卡进行CUDA加速是运行此类模型的基本前提,否则速度极慢。
  • 显存(VRAM):这是最关键的限制因素。模型运行时需要将整个模型加载到显存中。
  • 系统内存(RAM):作为辅助,如果显存不足,部分数据会交换到内存,但将导致速度大幅下降。

硬件要求估算

  • 0.6B 模型

    • 最低/勉强运行:可能需要 4GB 以上显存。在8GB显存的显卡上可以较流畅运行。
    • 推荐配置8GB 或以上显存的NVIDIA显卡(如RTX 3070/4060 Ti等)。
  • 1.7B 模型

    • 最低/勉强运行:对显存要求很高,可能需要 8GB 以上显存。在8GB显存下可能会非常紧张或无法加载。
    • 推荐配置12GB 或以上显存的NVIDIA显卡(如RTX 3080 12G/4060 16G/4070等)。

重要注意事项

  1. 量化:如果显存紧张,可以尝试在模型设置中启用 INT8 量化。这能显著降低显存占用(可能减少30-50%),但可能会轻微影响识别精度。
  2. 独占显存:显存需求是“独占”的。如果你的显卡有其他任务(如显示输出、游戏、其他AI软件),可用显存会减少。
  3. 系统检查:在pyVideoTrans中配置使用Qwen-ASR前,请确保:

    • 已正确安装 CUDA 12.8cuDNN 9.x
    • 在命令行中使用 nvidia-smi 确认显卡驱动正常且显存充足。

如果硬件不满足要求
建议改用对硬件要求更低的语音识别方案,例如:

  • faster-whispersmallmedium 模型。
  • 使用在线的语音识别API(如OpenAI Whisper API、阿里Qwen3-ASR)。

请查阅相关文档:

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