Guía práctica para usar openai-whisper con GPU en Windows y cómo elegir el modelo según memoria disponible
Introducción: openai-whisper es una herramienta potente para transcripción automática que puede aprovechar la GPU para acelerar el proceso. A continuación se explica cómo preparar un entorno en Windows, detectar la memoria de la GPU y seleccionar el modelo más apropiado para obtener buenas transcripciones sin quedarte sin recursos.
Requisitos básicos: una GPU compatible con CUDA, controladores NVIDIA actualizados y Python instalado. Como ejemplo de GPU antigua se puede mencionar NVIDIA GeForce GTX 750 Ti, pero la técnica es válida para GPUs más modernas.
Instalación recomendada de librerías: ejecutar los siguientes comandos en un terminal compatible con Windows como Git Bash o en WSL para instalar PyTorch con soporte CUDA 11.8 y la herramienta openai-whisper span>pip uninstall torch torchvision torchaudio -y pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install -U openai-whisper
Detección de memoria GPU: se puede comprobar la memoria total con nvidia-smi o, en caso de fallo, consultar PyTorch desde Python. En Git Bash usar nvidia-smi para obtener la memoria en MiB. Si nvidia-smi no está disponible, ejecutar un pequeño script Python que consulte torch.cuda.get_device_properties para obtener total_memory y convertirlo a MiB.
Selección automática de modelo según memoria GPU: una regla práctica es la siguiente. Si la memoria es mayor o igual a 20000 MiB usar large-v3. Para 14000 MiB o más usar medium. Para 8000 MiB o más usar small. Para 4000 MiB o más usar base. Si hay menos de 4000 MiB usar tiny o considerar ejecutar en CPU. Esta estrategia ayuda a equilibrar precisión y consumo de recursos.
Ejemplo de uso para transcribir lotes de archivos MP3: en un directorio con archivos mp3 se puede iterar y ejecutar whisper sobre cada archivo. Un comando de ejemplo para un archivo sería span>whisper archivo.mp3 --model medium --device cuda --output_format txt --output_dir . Para procesar muchos archivos en lote se puede utilizar un pequeño script bash que compruebe si el archivo de salida ya existe y, si no, lance la transcripción con el modelo elegido según la memoria.
Consejos prácticos: si aparece un error relacionado con memoria insuficiente probar con un modelo más pequeño o usar la versión de CPU. Mantener los drivers NVIDIA y la versión de CUDA compatibles con la versión de PyTorch instalada es clave. En caso de entornos Windows con limitaciones, WSL2 ofrece una experiencia más cercana a Linux para ejecutar herramientas de IA.
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