[{"data":1,"prerenderedAt":94},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"marketplace-app-fr-whisper":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"slug":7,"name":8,"description":9,"phase":10,"unavailableReason":11,"docsUrl":12,"logo":13,"github":13,"tagline":14,"longDescription":15,"features":16,"useCases":23,"steps":33,"faq":49,"specs":65,"compatibleOs":71,"relatedApps":72,"relatedPosts":88,"category":91},"whisper","Whisper","API de transcription audio open source self-hosted : transformez vos enregistrements en texte horodaté via REST, en toute confidentialité sur votre VPS.",2,"awaiting_qa","https:\u002F\u002Fservorbit.com\u002Fblog\u002Fheberger-whisper-vps",null,"API privée de transcription audio sur votre VPS — multilingue, rapide, compatible OpenAI.","Whisper est le modèle de reconnaissance vocale open source d'OpenAI, déployé ici comme API REST self-hosted via le moteur faster-whisper CTranslate2. Hébergé sur votre VPS, il transcrit des fichiers audio en 99 langues, traduit vers l'anglais et restitue des horodatages au niveau du mot — sans envoyer un seul octet à un service tiers. Le modèle `base` tourne confortablement sur un VPS 1 vCPU avec 1 Go de RAM ; `small` améliore la précision avec 2 Go. Utilisez-le pour alimenter le sous-titrage, l'indexation de recherche, les comptes-rendus de réunion, le traitement de podcasts ou tout workflow qui convertit la voix en texte.",[17,18,19,20,21,22],"API REST compatible OpenAI : POST \u002Fasr, sortie en txt, json, srt, vtt ou tsv.","Moteur faster-whisper CTranslate2 : jusqu'à 4× plus rapide que Whisper original sur CPU.","99 langues supportées — arabe, français, anglais, darija et bien d'autres — dans un seul modèle.","Horodatages au niveau du mot et du segment, prêts pour la génération de sous-titres.","Aucune facturation à la minute et aucune donnée ne quitte votre VPS.","Choix du modèle via la variable ASR_MODEL : tiny, base, small, medium, large-v3.",[24,27,30],{"title":25,"description":26},"Transcription de réunions et d'entretiens","Envoyez vos enregistrements confidentiels directement à votre endpoint privé et récupérez un texte horodaté. Aucune donnée RH ni légale ne quitte votre infrastructure.",{"title":28,"description":29},"Sous-titrage de podcasts et de médias","Traitez les téléversements audio côté serveur et recevez des fichiers de sous-titres SRT. Branchez l'endpoint sur votre CMS ou pipeline médias pour automatiser la génération de sous-titres à coût marginal zéro.",{"title":31,"description":32},"Voix vers texte dans vos outils internes","Intégrez l'API REST dans votre CRM, vos tickets de support ou vos outils de prise de notes. Laissez les agents dicter, laissez l'API transcrire — à coût mensuel fixe au lieu d'une facturation à la minute.",[34,37,40,43,46],{"title":35,"body":36},"Déployer depuis la Marketplace","Ouvrez le tableau de bord ServOrbit, rendez-vous dans Marketplace → Intelligence Artificielle → Whisper, et cliquez sur Déployer. Docker tire l'image et démarre le conteneur en moins de deux minutes. Le premier démarrage télécharge également les poids du modèle de transcription (~270 Mo pour `base`) ; le téléchargement est mis en cache pour que les redémarrages suivants soient instantanés.",{"title":38,"body":39},"Accéder à l'API","Après l'installation, utilisez l'adresse affichée dans votre espace client. La Swagger UI est disponible sur `\u002Fdocs` pour des tests interactifs. L'endpoint principal est `POST \u002Fasr` : joignez votre fichier audio et définissez le paramètre `output` sur `txt`, `json`, `srt`, `vtt` ou `tsv` selon le format voulu.",{"title":41,"body":42},"Transcrire son premier fichier","Depuis un terminal ou votre application, envoyez une requête :\n```\ncurl -F \"audio_file=@enregistrement.mp3\" \"https:\u002F\u002Fvotre-adresse\u002Fasr?output=txt\"\n```\nVous récupérez la transcription complète en texte brut. Pour des segments horodatés, ajoutez `output=json`.",{"title":44,"body":45},"Changer de modèle si nécessaire","Le modèle par défaut est `base` (rapide, ~140 Mo). Pour améliorer la précision, basculez sur `small` (meilleur pour les audios bruités, ~500 Mo) en mettant à jour la variable d'environnement `ASR_MODEL`. Un VPS avec 2 Go de RAM gère `small` confortablement. Contactez le support pour redimensionner votre VPS.",{"title":47,"body":48},"Intégrer dans votre pipeline","L'endpoint est compatible OpenAI Whisper : toute bibliothèque ou outil capable d'appeler l'API OpenAI de transcription peut être redirigé vers votre instance privée. Mettez à jour l'URL de base et retirez toute clé API — l'authentification est gérée au niveau du reverse proxy par ServOrbit.",[50,53,56,59,62],{"q":51,"a":52},"Quelles langues Whisper transcrit-il ?","Le modèle reconnaît 99 langues dont l'arabe, le français, l'anglais, l'espagnol et la darija. La transcription et la traduction vers l'anglais sont gérées par le même modèle, sélectionnées via le paramètre `task` (transcribe ou translate).",{"q":54,"a":55},"Quel modèle choisir pour un VPS à 1 Go de RAM ?","Le modèle `base` (par défaut) tourne confortablement avec 1 Go de RAM et 1 vCPU. Il offre une précision solide pour la parole claire. Pour les enregistrements bruités ou les langues moins bien représentées, `small` convient mieux et fonctionne bien avec 2 Go. Le modèle `large-v3` requiert 8 Go de RAM et est recommandé pour les offres VPS GPU.",{"q":57,"a":58},"Y a-t-il une interface web pour déposer des fichiers ?","Whisper est déployé comme une API REST avec une Swagger UI sur `\u002Fdocs` pour les tests interactifs. Il n'inclut pas d'application web autonome pour le téléversement de fichiers. Vous pouvez appeler l'API depuis votre propre interface, depuis des outils comme n8n ou Make, ou directement en ligne de commande avec curl.",{"q":60,"a":61},"Peut-on l'utiliser comme remplacement de l'API OpenAI Whisper ?","Oui. L'endpoint est compatible OpenAI : toute bibliothèque ou intégration ciblant l'API OpenAI de transcription peut être redirigée vers votre instance privée en changeant simplement l'URL de base. Aucune clé API n'est requise côté serveur — l'accès est géré par le reverse proxy.",{"q":63,"a":64},"Mes fichiers audio quittent-ils le VPS ?","Non. L'audio est traité entièrement en local sur votre VPS. Aucune donnée n'est envoyée à OpenAI ni à un tiers. Les fichiers sont conservés en mémoire pendant le traitement et ne sont pas stockés sur disque après la restitution de la transcription.",{"version":66,"license":67,"ram":68,"cpu":69,"disk":70},"faster-whisper \u002F CTranslate2","MIT","1 Go minimum (modèle base), 2 Go recommandé (modèle small)","1 vCPU","5 Go minimum (cache du modèle)",[],[73,82],{"name":74,"slug":75,"categorySlug":76,"categoryName":77,"categoryColor":78,"logo":79,"tagline":80,"description":81},"Open WebUI","open-webui","ia","Intelligence Artificielle","text-purple-400 bg-purple-500\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fopen-webui.svg","Interface web pour vos LLMs — Ollama, OpenAI, Mistral — hébergée sur votre propre serveur.","Interface web pour interagir avec vos LLMs locaux ou distants. Vos données restent sur votre infrastructure — aucun tiers impliqué.",{"name":83,"slug":84,"categorySlug":76,"categoryName":77,"categoryColor":78,"logo":85,"tagline":86,"description":87},"Dify","dify","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fdify.svg","Créez des applications LLM en drag-and-drop — chatbots, agents, pipelines RAG — sans backend.","Créez des applications LLM visuellement : chatbots, agents RAG, pipelines — sans écrire de code backend.",[89,90],"heberger-open-webui","heberger-ollama-vps",{"key":76,"slug":76,"name":77,"objective":92,"icon":93,"color":78},"Créer, héberger et exploiter des solutions IA.","ai",1786485885104]