本地部署模型语音转文字（本页面可体验）

定位：上传音频 ，利用开源模型和本地 GPU、cuda加速 转写为文字，实现了15倍转译速率提升。

真正的难点不在 Whisper 本身，而在本地 AI 推理环境搭建：CUDA 与 PyTorch 版本兼容、cuBLAS / cuDNN 动态库缺失等。我逐层定位——Python 环境 → PyTorch → CUDA → GPU → Whisper——逐一验证，解决了本地 GPU 推理。这让我理解：AI 应用落地不只是调模型 API，真正落到本地 / 企业环境后，还要处理运行环境、依赖、硬件与应用层之间的工程问题。