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youngouk/ghost613-turbo-korean-4bit-mlx
ghost613-turbo-korean-4bit-mlx is a automatic speech recognition model from youngouk. Use it when you need speech turned into text. It is set up for mlx. The card lists the license as apache-2.0.
한국어 음성 인식을 위한 Whisper Large-v3-Turbo fine-tune 모델을 Apple MLX 프레임워크용으로 4bit 양자화한 버전입니다.
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From the Hugging Face model README
한국어 음성 인식을 위한 Whisper Large-v3-Turbo fine-tune 모델을 Apple MLX 프레임워크용으로 4bit 양자화한 버전입니다.
원본: ghost613/whisper-large-v3-turbo-korean (Whisper Large-v3-Turbo를 Zeroth Korean 데이터셋으로 fine-tune)
mlx-examples/whisper/convert.py 사용| 지표 | 값 |
|---|---|
| CER | 1.60% |
| WER | 4.36% |
| RTF | 0.056 (M3 16GB 기준) |
Large-v3-Turbo 아키텍처 특성상 seastar medium(4bit)과 유사한 정확도를 유지하면서 디코딩 레이어가 얕아(4 layers) 첫 토큰 지연이 짧습니다. 속도 우선 시나리오에 적합합니다.
mlx-whisper 직접 호출pip install mlx-whisper
import mlx_whisper
result = mlx_whisper.transcribe(
"audio.wav",
path_or_hf_repo="youngouk/ghost613-turbo-korean-4bit-mlx",
language="ko",
word_timestamps=True,
)
print(result["text"])
meeting-transcriber 앱에서 사용meeting-transcriber는 이 모델을 "속도 우선" 선택지로 제공하는 macOS 로컬 회의 전사 앱입니다.
웹 UI에서 설정 → 음성 인식 모델 (STT) → ghost613 turbo-korean (4bit)를 선택하면 자동 다운로드 및 활성화됩니다.
config.json # MLX Whisper 모델 설정 (양자화 파라미터 포함)
weights.safetensors # 4bit 양자화된 가중치 (~440MB)
mlx-whisper 런타임이 위 두 파일을 path_or_hf_repo= 인자로 바로 로드합니다. 토크나이저는 mlx-whisper가 내장한 multilingual vocab을 사용하므로 별도 파일 불필요.
{
"quantization": {
"bits": 4,
"group_size": 64
}
}
재현 커맨드:
python mlx-examples/whisper/convert.py \
--torch-name-or-path ghost613/whisper-large-v3-turbo-korean \
--mlx-path ./ghost613-turbo-korean-4bit \
-q --q-bits 4 --q-group-size 64
Apache License 2.0 — 원본 라이선스를 그대로 승계합니다.