Whisper ile Türkçe transkripsiyon kalitesi nasıl?

Faster-whisper (CTranslate2 backend): 4x daha hızlı, aynı quality. Production için bu tercih edilmeli.

Insanely-fast-whisper: 30 dakikalık ses 1 dakikada (RTX 4090 ile). Batch işlem için.

Self-host avantajı: KVKK uyumlu, veri dışarı çıkmıyor. Bizim ekipte staging için ElevenLabs, prod için faster-whisper local.

WhisperX: speaker diarization (kim konuşuyor) + timestamp precision ekliyor. Meeting recording için ideal.

Distil-whisper: 6x hızlı, ~10% quality kaybı. Real-time için.

Domain terminoloji (medikal, hukuk, finans) için initial_prompt ile glossary injection — accuracy boost.

Türkçe akcent çeşitliliği: Whisper standart Türkiye Türkçesi'nde iyi, Kıbrıs/Doğu lehçesinde biraz zorluk yaşıyor.

Alternatifler: ElevenLabs Scribe (commercial, Türkçe %5 WER), Deepgram Nova-3, AssemblyAI Universal-2.

Bizim ekipte OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Üretim hattı veri analizinde team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Latency optimize etmek için FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Hukuk teknolojisi projemizde self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Ek olarak şunu eklemek isterim: MLflow ile experiment tracking şart.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Ek olarak şunu eklemek isterim: Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Vector DB seçerken TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Karşılaştırma için TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

GitHub'da güzel bir repo buldum: cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Akademik araştırmamda FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Hukuk teknolojisi projemizde yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Akademik araştırmamda Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Maliyet açısından düşünüldüğünde maliyeti yarıya düşürdük.

Cevap teşekkürler ama self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

Çağrı merkezi otomasyonunda Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Akademik araştırmamda bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Banka tarafında yaptığımız PoC'de audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Vector DB seçerken team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Türkiye'deki kurumsal projelerde fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Acaba cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Türkiye'deki kurumsal projelerde her güncellemede regression test çalıştırın.

RAG mimarisi tasarlarken Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

E-ticaret tarafında Pydantic ile structured output şart.

Türkçe içerik bulmak için Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

E-ticaret tarafında ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Vector DB seçerken fallback mekanizması olmazsa olmaz.