이전에 위스퍼(whisper Ai)로 자동으로 자막 만들기 – Webui 이용글에서 깃허브에서 만들어진 webui를 소개해드렸습니다. 하지만 오류가 많아서 많은 분들이 댓글을 남겨주셨는데요, 저 또한 파이썬 관련 공부가 많이 되어 있지 않아서 답변에 에러가 많았습니다.
이번 문서에서는 Whisper-webui 버전 huggingface에 올라와 있는 패스트 webui를 로컬에서 이용할 수 있는 방법에 대하여 아주 쉽게 설명하도록 하겠습니다.
설치해야 하는 것들
Git : 깃 다운로드 용도
ffmpeg : 영상 처리 용도
CUDA Toolkit : 그래픽 카드 이용
아나콘다 : Webui 설치 및 접속 용도
파이썬 : 3.9.12 버전
Git 설치
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 1 아나콘다 설치](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/아나콘다-설치.webp)
윈도우 버전 설치하시면 됩니다. 다운로드 받고 다음-다음-다음-다음 누르시면 됩니다. 따로 만져야 할 체크 박스, 옵션 등은 없습니다.
FFmpeg 설치
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 2 ffmpeg 설치](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/ffmpeg-설치.webp)
ffmpeg-git-full.7z를 다운로드 받기.
압축된 파일을 C드라이브에 ffmpeg 폴더 만들어서 압축 풀기
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 3 ffmpeg 설치2](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/ffmpeg-설치2.webp)
ffmpeg 폴더를 C드라이브 program file 폴더에 만들고 여기에 압축 풀면 됩니다.
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 4 이렇게 나오면 됨](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/이렇게-나오면-됨.webp)
이렇게 되면 됩니다. 저도 방금 설치해서 확인해보았습니다. 그리고 환경 변수 등록 해줘야 합니다. 환경 변수가 등록되어 있어서 나중에 가상환경에서 ffmpeg의 위치를 파악해서 영상을 처리해줍니다. 환경 변수 처리는 아래와 같습니다.
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 5 환경변수](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/환경변수-1024x447.webp)
시스템 환경 변수 편집 검색 -> 고급 -> 환경 변수
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 6 패스 더블클릭](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/패스-더블클릭.webp)
환경변수에 path 더블클릭하기
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 7 새로만들기](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/새로만들기.webp)
새로 만들기 후, 주소 등록하기.
저랑 똑같이 했다면
C:\Program Files\FFmpeg
C:\Program Files\FFmpeg\bin
이거 두 개를 등록하시면 됩니다. 만약 ffmpeg 이렇게 소문자로 폴더를 만들었다면 오류가 생길 수 있으니, 저랑 똑같이 하시려면 그냥 대문자로 폴더를 만드세요. (앞에 ff를 대문자로 만들라는 말)
쿠다 툴킷 설치
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 8 쿠다툴깃](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/쿠다툴깃-1024x607.webp)
엔비디아 익스피리언스 설치하실 때처럼 설치하면 됩니다.
window – 11 – exe(local)로 설치했습니다.
아나콘다
아나콘다 링크에서 윈도우 버전을 다운로드 받으시면 됩니다. 아나콘다는 가상 환경을 생성하고 관리할 수 있는 conda
라는 패키지 및 환경 관리자를 포함하고 있기에 사용됩니다. 다른 webui를 쓰신 분들이라면, 그냥 파워쉘이라고 간단히 생각하시면 됩니다. (아나콘다 파이썬과 관련된 패키지 및 환경 관리를 위한 도구)
진짜 설치하기
위에 설치도 너무 많아서 번거롭다고 생각하실 수도 있겠지만, 이제는 직접 프롬프트에서 설치를 진행해야 합니다. 사실 해보면 너무 쉽지만 처음엔 번잡하다고 생각하실 수도 있습니다. 잘 따라오시면 쉽게 할 수 있습니다.
먼저 설치할 폴더를 열어줍니다.
그런 다음 오른쪽 마우스 -> 터미널 열기 or 파워쉘에서 열기 클릭합니다.
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 9 터미널 열기](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/터미널-열기.webp)
터미널이 열리면 이제 깃을 활용한 차례입니다.
webui 파일들을 설치할 폴더에 아래의 명령어를 붙여넣어주세요.
git clone "https://huggingface.co/spaces/aadnk/faster-whisper-webui"
그럼 이렇게 설치가 됩니다.
허깅페이스에 올라온 webui-faster 버전입니다.
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 10 이렇게 설치](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/이렇게-설치.webp)
이제는 아나콘다를 실행할 차례입니다.
아나콘다에서 하는 게 마지막 관문이라 생각하면 됩니다.
(거의 끝났으니 조금만 더 집중해주세요.)
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 11 아나콘다 프롬프트 실행](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/아나콘다-프롬프트-실행.webp)
아나콘다 프롬프트를 실행합니다.
그런 다음 git clone했던 폴더로 이동합니다.
만약 드라이브 자체가 다른 경우에는,
I: 를 입력하면 I드라이브로 이동됩니다.
즉, 드라이브로 이동을 해야 합니다.
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 12 이렇게 이동이 됨](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/이렇게-이동이-됨.webp)
그런 다음에 cd 폴더 주소를 입력합니다. git 클론 했던 주소를 입력하면 됩니다.
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 13 이동 완료](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/이동-완료.webp)
cd I:\faster-whisper-webui
이렇게 이동이 완료 됐으면 이제 가상 환경을 만들어줘야 합니다. webui는 윈도우 상에서 움직이는 게 아니라 가상에서 만들어진 컴퓨터에서 실행된다고 생각하시면 됩니다. 명령어는
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 14 conda name](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/conda-name.webp)
conda create --name whisper
Y/N 선택지가 나오면 Y 누르면 됩니다.
다음 명령어 입력
conda activate Whisper
입력해서 만들어진 가상환경을 활성화합니다.
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 15 앞에 바뀜 base에서](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/앞에-바뀜-base에서.webp)
base에서 앞에 whisper 가상 환경이 활성화 된 것을 알 수 있습니다.
여기서 해야 할 건 파이썬 설치입니다. 파이썬을 설치하지 않았다면,
conda install python==3.9.12
위의 명령어로 파이선을 설치하시면 됩니다.
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 16 파이토치설치](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/파이토치설치.webp)
https://pytorch.org/get-started/locally/
해당 링크에서 설치할 수 있습니다. conda나 pip 둘 다 상관없습니다. 또한 cuda 11.8이나 11.7이나 큰 차이는 없습니다만, 11.8을 하면 조금 더 빨라집니다.
pip 3 명령어
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
둘 중 하나 입력
마무리 단계
이제 마무리단계입니다.
파이토치 (GPU 가속 활용)을 다운로드 받았으니, 이제 나머지 종속성을 설치할 차례입니다. 파이토치 설치가 완료되었다면, 아래의 명령어를 입력해주세요.
pip install -r requirements.txt
이제 종속성 설치가 모두 완료됐습니다.
webui 실행하는 방법 아나콘다에서 아래의 명령어를 입력합니다.
python app.py --input_audio_max_duration -1
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 17 실행중](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/실행중.webp)
실행중인 화면입니다.
접속 주소는 아래처럼 표시가 됩니다.
Ai 그림이나 다른 Ai 위스퍼 webui를 설치했으면 접속 주소가 조금씩 달라질 수도 있습니다.
![Whisper-webui huggingface 버전 Local 설치하기 18 접속주소](http://nekaosoft.com/wp-content/uploads/2023/08/접속주소.webp)
경로이동
I:
cd I:\faster-whisper-webui
가상환경 활성화
conda activate Whisper
webui 실행 명령어
python app.py --input_audio_max_duration -1
임시 파일 저장 경로
C:\Users(사용자이름)\AppData\Local\Temp\gradio
위의 사항을 기억해두시면 됩니다.
쉽게 정리하면, 아나콘다 실행 후에 webui가 설치된 폴더로 이동합니다.
그런 다음 가상 환경 활성화로 (가상환경에서 설치된 파이토치 등 활용) 가상환경에 접속.
그리고 마지막으로 app.py 파일을 실행하여 webui를 실행시키는 원리입니다.
github에서 만들어진 webui보다 설치 과정이 어렵지만, 조금 더 정확한 결과값을 기대할 수 있습니다. 감사합니다.
4개의 응답
안녕하세요. 설명대로 잘 진행했는데 마지막에 실행이 안되네요.
python app.py –input_audio_max_duration -1을 입력하면 그냥 Python 문구 아래 경로만 뜨고 프로그램 실행이 안됩니다.
위에 그림에는 python app.py -–input_audio_max_duration -1 처럼 “–“이 두개여서 그대로 해봤는데도 동일합니다.
(Whisper) f:\faster-whisper-webui>python app.py -–input_audio_max_duration -1
Python
(Whisper) f:\faster-whisper-webui>
화면이 이렇게만 나옵니다. 뭔가 잘못한 것 같은데 어떤 부분이 문제일지요.
그리고 설치 과정에서 conda –name whisper 라고 하신 부분대로 하면 안되고, 그림에 나와 있는 것처럼
conda create -–name whisper 라고 해야 설치가 진행되네요.
개발자가 아닌 일반 유저다 보니 이해하는데 한계가 있는 점 이해 부탁드립니다.
해당 본문에서 워드프레스 오류인지 하이폰이 두 개여야 하는데 한 개로 출력되는 오류가 있었습니다. 죄송합니다. 수정했으니 다시 한 번 입력해보세요.
python app.py --input_audio_max_duration -1
마지막에 크롬 실행하고 주소창에 http://127.0.0.1:7860/ 넣으니 되네요. ㅜㅜ
감사합니다.
다시 cuda 11.7로 설치하고 실행하니 아래와 같이 나오고 더 진행이 안됩니다.
(Whisper) f:\faster-whisper-webui>python app.py –input_audio_max_duration -1
usage: app.py [-h] [–input_audio_max_duration INPUT_AUDIO_MAX_DURATION] [–share SHARE] [–server_name SERVER_NAME]
[–server_port SERVER_PORT] [–queue_concurrency_count QUEUE_CONCURRENCY_COUNT]
[–default_model_name {tiny,base,small,medium,large,large-v2}] [–default_vad DEFAULT_VAD]
[–vad_initial_prompt_mode {prepend_all_segments,prepend_first_segment,json_prompt_mode}]
[–vad_parallel_devices VAD_PARALLEL_DEVICES] [–vad_cpu_cores VAD_CPU_CORES]
[–vad_process_timeout VAD_PROCESS_TIMEOUT] [–auto_parallel AUTO_PARALLEL] [–output_dir OUTPUT_DIR]
[–whisper_implementation {whisper,faster-whisper}]
[–compute_type {default,auto,int8,int8_float16,int16,float16,float32}] [–threads THREADS]
app.py: error: unrecognized arguments: –input_audio_max_duration -1
(Whisper) f:\faster-whisper-webui>python app.py -–input_audio_max_duration -1
usage: app.py [-h] [–input_audio_max_duration INPUT_AUDIO_MAX_DURATION] [–share SHARE] [–server_name SERVER_NAME]
[–server_port SERVER_PORT] [–queue_concurrency_count QUEUE_CONCURRENCY_COUNT]
[–default_model_name {tiny,base,small,medium,large,large-v2}] [–default_vad DEFAULT_VAD]
[–vad_initial_prompt_mode {prepend_all_segments,prepend_first_segment,json_prompt_mode}]
[–vad_parallel_devices VAD_PARALLEL_DEVICES] [–vad_cpu_cores VAD_CPU_CORES]
[–vad_process_timeout VAD_PROCESS_TIMEOUT] [–auto_parallel AUTO_PARALLEL] [–output_dir OUTPUT_DIR]
[–whisper_implementation {whisper,faster-whisper}]
[–compute_type {default,auto,int8,int8_float16,int16,float16,float32}] [–threads THREADS]
app.py: error: unrecognized arguments: -–input_audio_max_duration -1
(Whisper) f:\faster-whisper-webui>python app.py
Using whisper implementation: faster-whisper
C:\Users\crsong\anaconda3\envs\Whisper\lib\site-packages\gradio\blocks.py:939: UserWarning: api_name predict already exists, using predict_1
warnings.warn(
Queue mode enabled (concurrency count: 1)
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
이상태에서 반응이 없네요. 혹시 잘못 설정하거나 뭔가 입력해야 하는 것이 있다면 알려주시면 대단히 감사하겠습니다.