Mozilla Ocho 團隊的 Whisperfile 提供本地且簡單的 ASR

對於那些不熟悉llamafile 專案的人，Mozilla Ocho 團隊正在致力於透過結合llama.cpp 和Cosmopolitan Libc 來消除安裝LLM 的複雜性，兩者都使用C/ C++程式設計語言. Llamafile 使用 llama.cpp 提供的 Meta 的 LLaMA 模型的推理，並將其與 Cosmopolitan Libc 的 C 的一次構建、隨處運行轉換配對。 Cosmopolitan Libc 還消除了在 Linux、Mac 和 Windows 機器上執行 C 語言所需的解釋器或虛擬機器。

llamafile 專案 Whisperfile 的最新新增內容在 Mozilla 的 Hugging Face 設定檔中進行了詳細介紹。根據他們的頁面，「Whisperfile 是由Mozilla Ocho 創建的OpenAI Whisper 的高性能實現，作為llamafile 項目的一部分，基於Georgi Gerganov 等人編寫的Whisper.cpp 軟體。」對於該項目，團隊將模型的所有必要權重打包到「whisperfiles」中，該檔案保留了Cosmopolitan Libc 中的功能，允許模型在大多數系統上運行。

「Whisperfile 入門」文件團隊的 GitHub 設定檔詳細介紹了一個簡單的安裝過程，只包含三個步驟。一旦用戶下載模型、建立軟體並運行程序，他們就可以從三種不同的模型中進行選擇來開始轉錄音訊。模型的範圍從小到大，在轉錄過程中以速度換取準確性。此外，Whisperfile 可以使用多語言模型和「--translate」標誌將不同的語言翻譯成英文。

有關 llamafile、Whisperfile 的資訊以及有關安裝過程的其他詳細信息，請訪問以下資源。

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