Routes 3D ResNets PyTorch video action-recognition workflows across training, inference, and data preparation.
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Routes Distil-Whisper inference, PyTorch distillation training, and Flax reproduction workflows.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Use this skill when the user wants to transcribe audio with Distil-Whisper, choose or compare checkpoints, run the PyTorch distillation stack under training/, or reproduce the original JAX/Flax stack under training/flax/.
references/model-overview.md to choose a checkpoint and decode path.scripts/check-env.py to verify the CPU inspection stack before deeper work.references/repo-provenance.md when deciding whether this skill still matches the current checkout.sub-skills/inference/SKILL.md for checkpoint usage, short-form transcription, long-form transcription, speculative decoding, and inference-speed trade-offs.sub-skills/pytorch-training/SKILL.md for pseudo-labelling, student initialization, distillation training, evaluation, and dataset mixing in the PyTorch stack.sub-skills/flax-reproduction/SKILL.md for the JAX/Flax package, conversion helpers, long-form transcription, and original reproduction workflows.This repo has two practical dependency surfaces:
training/flax/.training/.For a local checkout, install the Flax package in editable mode and then add the PyTorch training dependencies from the root training/ metadata. The verified inspection environment used a single CPU prefix with Python 3.11, a CPU-only torch wheel, JAX 0.4.18, Flax 0.7.2, SciPy 1.11.4, and the core Hugging Face audio stack. See references/repo-provenance.md for the exact verified versions.
python scripts/check-env.pypython -m pip check아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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