革新视频转录：在Transformer时代揭示Gemma-2b-it和Langchain
引言
在广阔的技术创新领域，语言与人工智能无缝融合，Transformer模型如Gemma-2b-it的出现以及Langchain的集成，为视频转录开辟了一条革命性的途径，揭示了转录的未来。让我们踏上这些尖端技术的旅程，探索其定义，揭示其优势，并深入研究其代码实现的复杂性。
在技术不断发展的世界中，视频转录已成为通信、教育和可访问性不可或缺的工具。传统的转录方法常常面临准确性、速度和可伸缩性等挑战。进入Transformer时代，Gemma-2b-it和Langchain作为创新之光，有望重新定义视频转录的格局。
定义：解密Transformer和Langchain的奥秘
Gemma-2b-it是一种最先进的Transformer模型，它利用深度学习和自然语言处理的力量来理解和生成类似人类的文本。其优势在于其理解上下文、细微差别甚至适应各种语言复杂性的能力。另一方面，Langchain作为关键，协调着语言模式的交响乐，确保Gemma-2b-it无缝集成到转录过程中。
为什么要整合Gemma-2b-it和Langchain？释放其优势
前所未有的准确性：Gemma-2b-it的先进神经网络架构使其能够辨别上下文并生成极其准确的转录，将错误率降低到近乎完美。
多语言能力：Langchain凭借其语言智能，提供了将Gemma-2b-it无缝集成到多种语言的框架，打破了障碍并促进了全球可访问性。
实时转录效率：Gemma-2b-it和Langchain的融合将转录过程推向实时，满足了口语即时转换为书面文本的需求。
适应性和持续改进：Gemma-2b-it具有自适应学习能力，确保转录系统随着时间的推移而发展，从其交互中学习并持续提高准确性。
代码实现：编织技术蓝图
现在，让我们深入探索代码实现的迷人领域。有了Gemma-2b-it和Langchain的加持，整个过程将成为优雅算法和复杂模式的交响乐。
第一步：安装库
!pip install pytube # For audio downloading
!pip install git+https://github.com/openai/whisper.git -q # Whisper from OpenAI transcription model
!pip install langchain
!pip install faiss-cpu
!pip install auto-gptq
!pip install sentence-transformers
第二步：导入库和音频提取
import whisper
import pytube
from datetime import datetime
url = "https://www.youtube.com/watch?v=Qa_4c9zrxf0"
video = pytube.YouTube(url)
## Extract Audio
audio = video.streams.get_audio_only()
audio.download(filename='tmp.mp3')
第三步：加载Whisper模型并形成转录
model = whisper.load_model("small")
transcription = model.transcribe('/content/tmp.mp3')
res = transcription['segments']
def store_segments(segments):
texts = []
start_times = []
for segment in segments:
text = segment['text']
start = segment['start']
# Convert the starting time to a datetime object
start_datetime = datetime.fromtimestamp(start)
# Format the starting time as a string in the format "00:00:00"
formatted_start_time = start_datetime.strftime('%H:%M:%S')
texts.append("".join(text))
start_times.append(formatted_start_time)
return texts, start_times
texts, start_times = store_segments(res)
第四步：Langchain进行拆分和矢量化
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores.faiss import FAISS
from langchain.chains import VectorDBQAWithSourcesChain
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain import LLMChain
from transformers import AutoTokenizer, pipeline, logging, AutoModelForCausalLM
import faiss
#Model
model_name_or_path = "google/gemma-2b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path,use_safetensors=True)
#Pipeline
logging.set_verbosity(logging.CRITICAL)
pipe = pipeline(
"text-generation",
model=model,
tokenizer=tokenizer,
max_new_tokens=512,
temperature=0.1,
top_p=0.95,
repetition_penalty=1.15
)
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
第五步：嵌入形成、拆分和存储
embeddings=HuggingFaceEmbeddings(model_name='intfloat/multilingual-e5-small',model_kwargs={'device':'cuda0'})
## Splitting Text
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1500, separator="\n")
docs = []
metadatas = []
for i, d in enumerate(texts):
splits = text_splitter.split_text(d)
docs.extend(splits)
metadatas.extend([{"source": start_times[i]}] * len(splits))
## Storage
store = FAISS.from_texts(docs, embeddings, metadatas=metadatas)
faiss.write_index(store.index, "docs.index")
第六步：查询存储数据
chain = VectorDBQAWithSourcesChain.from_llm(llm=llm, vectorstore=store)
result = chain({"question": "Elon musk qoute for growing bussinses"})
结论
在我们的探索即将结束之际，Gemma-2b-it和Langchain的融合在视频转录领域描绘了一幅杰作。先进技术、语言智能和高效代码实现的和谐统一，为无与伦比的准确性、多语言能力、实时转录和持续改进开启了新的大门。
在您拥抱这一变革性组合的旅程中，愿您的努力取得成功，愿创新的交响乐回荡在进步的殿堂中，与那些寻求无缝和鼓舞人心的视频转录力量的人们的心灵产生共鸣。
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