這是 doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX 的 4-bit 量化版, 由 MLX fp16 checkpoint 再量化而成,適合在 Apple Silicon 上降低記憶體占用。
原始來源模型為 MediaTek-Research/Breeze-ASR-26。 這是一個以 Whisper Large-v2 為基礎微調的台語(Taigi / Taiwanese Hokkien)ASR 模型。
pip install -U mlx-whisper
CLI:
mlx_whisper audio.wav --model doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit --language zh
Python:
import mlx_whisper
result = mlx_whisper.transcribe(
"audio.wav",
path_or_hf_repo="doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit",
language="zh",
)
print(result["text"])
language="zh",或省略讓模型自動偵測。2 commits
這是 doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX 的 4-bit 量化版, 由 MLX fp16 checkpoint 再量化而成,適合在 Apple Silicon 上降低記憶體占用。
原始來源模型為 MediaTek-Research/Breeze-ASR-26。 這是一個以 Whisper Large-v2 為基礎微調的台語(Taigi / Taiwanese Hokkien)ASR 模型。
pip install -U mlx-whisper
CLI:
mlx_whisper audio.wav --model doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit --language zh
Python:
import mlx_whisper
result = mlx_whisper.transcribe(
"audio.wav",
path_or_hf_repo="doggy8088/Breeze-ASR-26-MLX-4bit",
language="zh",
)
print(result["text"])
language="zh",或省略讓模型自動偵測。2 commits