使用 SageMaker 对 Whisper 模型进行微调及部署

Whisper 作为 OpenAI 最新开源的自动语音识别（ASR）模型，采用了编码器-解码器（encoder- decoder）transformer架构，并使用了 68 万小时的从互联网收集的多语言、多任务的已标注数据进行训练。根据其论文显示，Whisper 模型在无需微调（zero-shot）的情况下，在多个数据集的测试上鲁棒性更高，错误率更低。关于 Whisper 模型的更多细节，参见其官方网站 Introducing Whisper 以及 GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision。

https://github.com/AndreMarkert/whisper-webui

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