minimax-H3 FL2VA train error
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 45/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- Active
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Reproduisez l’erreur d’entraînement et suivez l’appel de pipe.model_fn jusqu’à model_fn_minimax_h3, en vous concentrant sur l’argument manquant audio_latents affiché dans le traceback. Vérifiez l’invocation du modèle environnant et confirmez que le chemin d’entraînement affecté s’achève sans le TypeError.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
[rank5]: noise_pred, noise_pred_audio = pipe.model_fn(
[rank5]: ^^^^^^^^^^^^^^
[rank5]: TypeError: model_fn_minimax_h3() missing 1 required positional argument: 'audio_latents'
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 13.2k
- Forks
- 1.3k
- Merge moyen
- 22 h 13 min
- PR mergées (30 j)
- 29
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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