زیرنویس با هوش مصنوعی با کارت گرافیک Nvidia

بله، اجرای این دستورات در یک virtual environment (venv) مزایای خاصی دارد، اما یک سری نکات را باید در نظر بگیرید. در ادامه، پیشنهاد می‌کنم که چگونه به‌درستی این کار را انجام دهید.

💡 آیا اجرای این دستورات داخل virtualenv تفاوتی دارد؟

بله، اجرای این دستورات در virtualenv باعث می‌شود که:

1. محیط ایزوله و تمیز داشته باشید و وابستگی‌ها به سیستم اصلی آسیب نزنند.
2. از تداخل نسخه‌های مختلف کتابخانه‌ها جلوگیری شود.
3. امکان مدیریت ساده‌تر پکیج‌ها در پروژه‌های مختلف فراهم شود.

اما یک نکته مهم:

• در بعضی از موارد (مثلاً هنگام نصب CUDA و PyTorch) نیاز دارید که CUDA و درایورهای NVIDIA روی سیستم اصلی نصب باشند.
• ffmpeg را نیز بهتر است روی سیستم اصلی نصب کنید تا همیشه در دسترس باشد.

🔧 گام‌های پیشنهادی برای راه‌اندازی در virtualenv

1️⃣ نصب virtualenv (اگر هنوز نصب نیست)

ابتدا مطمئن شوید که virtualenv را نصب دارید:

pip install virtualenv

2️⃣ ایجاد یک محیط مجازی جدید

محیط مجازی را ایجاد کنید (مثلاً اسم آن را ai-subtitles می‌گذاریم):

python -m virtualenv ai-subtitles

اگر در ویندوز هستید، محیط را فعال کنید:

ai-subtitles\Scripts\activate

اگر در لینوکس یا WSL هستید:

source ai-subtitles/bin/activate

بعد از فعال‌سازی، باید پیشوند (ai-subtitles) در ترمینال ظاهر شود.

3️⃣ نصب PyTorch در محیط مجازی

با توجه به اینکه شما از کارت گرافیک NVIDIA RTX 3080 استفاده می‌کنید، نسخه CUDA را به درستی نصب کنید:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

💡 نکته:

• اگر CUDA نصب نبود، PyTorch به‌صورت خودکار از CPU استفاده می‌کند.

4️⃣ نصب OpenAI Whisper و ابزارهای لازم

pip install openai-whisper
pip install whisperx
pip install fairseq phonemizer
pip install ffmpeg-python

💡 نکته مهم:

• بهتر است ffmpeg را جداگانه روی سیستم اصلی نصب کنید و آن را به PATH اضافه کنید.

5️⃣ تست پردازش زیرنویس عربی

پس از نصب موفقیت‌آمیز، می‌توانید اسکریپت زیر را برای تست اجرا کنید:

import whisper

model = whisper.load_model(&quotlarge&quot)
result = model.transcribe(&quotarabic_video.mp4&quot, language=&quotar&quot)
print(result[&quottext&quot])

🎯 پیشنهاد نهایی

✅ بهتر است از virtualenv استفاده کنید تا محیط شما ایزوله بماند و در پروژه‌های دیگر تداخلی ایجاد نشود.
✅ CUDA و درایورهای NVIDIA باید روی سیستم اصلی نصب باشند.
✅ ffmpeg را روی سیستم اصلی نصب کنید، اما کتابخانه ffmpeg-python را در venv نصب کنید.
✅ برای سرعت بالاتر، از مدل‌های optimized مانند whisperx استفاده کنید.

💡 اگر در حین نصب یا اجرا مشکلی داشتی، بگو که راهنمایی کنم! 🚀