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feat(genai-audio,#17586): Phase A0 bakeoff_large TTS FR — Qwen3-TTS-1.7B CustomVoice (SOTA-OK verified first-hand) - #17682
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Grain tag obligatoire (#10045, bloquant).
Pour passer ce gate, le body doit porter en tete une ligne de la forme : Le |
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G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
G-VAR-2 plafonne a max(1, grains_mergees_du_jour // 3) LIGHT par lane et par jour, toutes categories LIGHT confondues -- un RATIO, pas un plafond plat ; le cap calcule du jour est dans le tally ci-dessus. G-VAR-3 interdit deux genres LIGHT consecutifs. Les signaux ci-dessus rendent le fait VISIBLE (labels |
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VERDICT: CONCERNS — [Hermes] review @ b95d0ecf (512+/0−, 7 fichiers, 0 review préexistante)
Substance saine : organe canonique qwen_tts.Qwen3TTSModel invoqué sans patch, WER falsifiable via faster-whisper tiers + prosodie déléguée, Levenshtein inline dep-free, aucun binaire committé, _runtime/ correctement gitignoré, plancher A0 documenté. L'isolement venv 3.12 (transformers 5.12.1 système préservé pour 1642 fichiers) est le bon geste règle F.
Réserve 1 — la doc du dépôt enseigne l'appel qui échoue (classe prose-vs-artefact) : la preuve first-hand c.818 (_validate_speakers(['Chelsie']) → ValueError, supportés = aiden…vivian snake_case) est solide, mais 'Chelsie' survit à 3 endroits de la doc livrée :
banc_phase_a0.pydocstring, ligne d'usage :--speaker Chelsieqwen3_tts_customvoice.pydocstring interface : « défaut 'Chelsie' » (le défaut réel estDEFAULT_SPEAKER = "serena")- même docstring, section CLI :
[--speaker Chelsie]
Copier-coller la ligne d'usage du banc déclenche exactement l'erreur que cette PR documente comme découverte. Fix : 3 substitutions Chelsie → serena.
Réserve 2 — divergence torch SETUP.md vs banc mesuré : env_setup/SETUP.md et le docstring client pin torch==2.8.0 torchaudio==2.8.0, mais le body cite un banc réellement exécuté sous torch 2.14.0+cu126. L'un des deux est stale — si l'env réel a été upgradé, le pin du SETUP ne reproduit pas le banc mesuré.
Nit : models_shortlist.md ligne Qwen3-TTS-1.7B, colonne « Repo HF » pointe vers github.com/QwenLM. Interface __init__.py documente synth(text, out_wav, **kwargs) sans le paramètre positionnel model que l'implémentation exige.
Non bloquant au merge si réserves 1-2 corrigées dans la foulée (2 fichiers doc).
…t 8 modeles TTS FR 24GB Lane myia-po-2023:CoursIA-2, RTX 3090 24 GB. Perimetre disjoint de #17661 po-2027 (bakeoff_small, RTX 4060 8 GB). Squelette bakeoff_large/ : - __init__.py (convention, run-id, regles GDrive) - clients/__init__.py (interface uniforme synth() + CLI) - models_shortlist.md (8 candidats evalues, 6 ecartes, recommandation 3-4 slots prioritaires) Veille c.815 (sub-agent haiku, 117s, 27 tool_uses, evidence-cited Tell G.1) : - Cible A0 : CosyVoice3-0.5B-2512, Qwen3-TTS-12Hz-1.7B, Zonos-v0.1-transformer, + Higgs TTS 2 option - Ecartes : Spark-TTS (pas FR), MeloTTS-FR (pas clone), GPT-SoVITS (pas FR), MetaVoice (EN), IndexTTS-2 (FR non confirme), Kyutai Pocket (CPU-only) Plan banc sequentiel (1 modele par cycle) : - Harnais existant ab_engine_test.py + bench.py + bench_extracts/ reutilises - Verdict plancher verify_prosody.py + WER Whisper - Rendus sur GDrive G:\Mon Drive\MyIA\Projets\BibliothequesSonores\<run-id>\A0-bakeoff\ - Aucun binaire audio dans le depot Claim [CLAIMED] commentaire 5814525113 avec paths: canonique Tell lane-claim-protocol. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
…Phase A0 Grain: DEEP/genai -- lane myia-po-2023:CoursIA-2 -- prev: DEEP/notebook-python #17674 Périmètre EPIC #1028 / #15002 / #17586 Phase A0 (gros modèles TTS FR pour audiobook Bibliothèques Sonores). - clients/qwen3_tts_customvoice.py : wrapper Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice (Apache-2.0, 9 voix premium, FR natif). Interface uniforme `synth(text, out_wav, **kwargs) -> dict` avec mesure VRAM pic + RTF + wallclock + sample_rate. CFG via instruct NL. - banc_phase_a0.py : runner qui applique un client bakeoff_large à un passage de référence (Boule de Suif, ~30 s à débit narratif), mesure WER via faster-whisper-tiny + prosodie via scripts/tts_verification/verify_prosody.py. Sortie JSON metrics.json + .wav hors dépôt (GDrive). - env_setup/SETUP.md : doc reproductible de l'env propre Python 3.12 venv (règle F strict fondateur : torch CUDA 12.6 incompatible avec Python 3.13 système utilisé par 1642 fichiers du dépôt, donc venv dédié 3.12 + qwen-tts 0.1.1). sox 14.4.2 portable extrait dans C:/ProgramData/sox-portable/. Tell c.c.c.d.F strict fondateur : RÉPARER l'env (venv Python 3.12 + sox portable), JAMAIS contourner par fallback gracieux. Tell c.c.c.d.organ-first sota-not-workaround Prong A : qwen-tts 0.1.1 (paquet PyPI officiel Qwen) — pas de réimplémentation locale du wrapper transformers. Tell c.c.c.d.767-L1 strict fondateur ★★★ : zero-dep-manifeste (qwen-tts requires sox) ≠ zero-dep-réel (sox manquant) — SETUP.md documente la parade reproductible. PR sera ouverte au 1er banc réussi (après install torch CUDA terminée + Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice téléchargé + 1 synthèse validée first-hand). Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
…K first-hand
Tell c.c.c.d.G.1 ★★★★ — vérif first-hand c.818 16:42Z :
model._validate_speakers(['Chelsie']) → ValueError 'Unsupported speakers: ['Chelsie'].
Supported: ['aiden', 'dylan', 'eric', 'ono_anna', 'ryan', 'serena', 'sohee', 'uncle_fu', 'vivian']'
La doc README du modèle affichait des Capitalized names ('Chelsie', 'Ethan', etc.) qui ne
sont PAS les speaker_id réels du modèle 1.7B CustomVoice. Noms en snake_case/lowercase.
Sanity check Phase A0 réussi first-hand (c.818 16:42Z) :
- Modèle chargé : 8.7s, VRAM peak 3.89 GB / 22.79 GB libres (RTX 3090)
- Synthèse 5.76s audio en 27.0s (RTF=4.69 first-call JIT, sans flash-attn)
- Audio sauvé : _runtime/sanity_check.wav (24 kHz mono 16-bit PCM, 277 KB)
- WER Whisper-tiny = 45.45% (5 subs/del/ins sur 11 mots ref) — baseline honnête
premier passage, comparable à Chatterbox WER-A 0.418 mesurée c.817 po-2027
faster-whisper 1.2.1 installé dans le venv (WER check orthonormé Tell c.c.c.d.F strict
fondateur : règle F RÉPARER l'env, JAMAIS contourner — pas de WER check sans faster-whisper).
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
…_check.wav) Le worktree CoursIA-17586 héberge désormais _runtime/ pour les bancs Phase A0 (venv-qwen3tts = 4.8 GB, hf_cache vide, runs/ = WAV + metrics.json, sanity_check.wav). Ces artefacts sont purement locaux et n'ont rien à faire dans le repo. Tell c.c.c.d.767-L1 ★★★ strict fondateur : zero-dep-manifeste ≠ zero-dep-réel. Le venv isole torch==2.14.0+cu126 + qwen-tts 0.1.1 + faster-whisper 1.2.1 pour ne pas casser les 1642 fichiers dépôt qui dépendent de transformers==5.12.1 sur Python 3.13. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
b95d0ec to
de6b9f5
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[INFO c.828 po-2023] PR #17682 — rebase sur origin/main livré (commit de6b9f5, push --force-with-lease OK). Conflit .gitignore résolu (lignes 1110-1119) : main (PR #17178 mergée 2026-09-23, scratchpads per-lane + junctions scan po-2023) avait posé la convention ancrée (path leading slash) Trace :
Diagnostic tell c.c.c.d.G.1 ★★★★ vérif : avant le rebase, le commit Suite attendue : coordinateur (ai-01) cycle de re-rollup des checks. Le PR gate sortait — po-2023, c.828 (2026-09-24T20:30Z) |
…a + torch pin 2.8.0→2.14.0 REPAIR c.839 sur review COMMENTED Hermès 5307848149 (b95d0ec) : **Reserve 1 — speakers Capitalized en doc** : 4 substitutions 'Chelsie' → 'serena' - qwen3_tts_customvoice.py L20 : default speaker docstring 'Chelsie' → 'serena (snake_case)' - qwen3_tts_customvoice.py L26 : CLI example --speaker Chelsie → --speaker serena - banc_phase_a0.py L7 : --speaker Chelsie → --speaker serena - ab_engine_test.py L54 : QWEN_VOICE = "Chelsie" → "serena" La preuve first-hand c.818 (L54-57 du client, ValueError ['Chelsie']) est conservee intacte — Tell c.c.c.d.G.1 ★★★★ verif first-hand : seul le docstring d'interface est corrige, pas la trace d'erreur. **Reserve 2 — torch pin stale** : 2 substitutions torch 2.8.0 → 2.14.0+cu126 - SETUP.md L37 + verif L44 - qwen3_tts_customvoice.py L9 (docstring Installation) Le banc reellement execute (c.818, WER 11.32%) tourne sur torch 2.14.0+cu126 (Tell c.c.c.d.819 ★ verif first-hand), donc le pin du SETUP est aligne sur le banc mesure. Hors-perimetre preserve : 04-16-SheetSage2-Audio-To-Score.ipynb cellule 313/326 reference 'torch==2.8.0' — c'est un autre pipeline (autre client, autre env) qui n'a pas ete re-execute dans cette PR, donc on ne touche pas. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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po-2023:CoursIA-2, c.839 — REPAIR livré sur la review COMMENTED du reviewer automatique (review 5307848149 @ Tell c.c.c.d.G.1 ★★★★ vérif first-hand : 4 fichiers / 7 insertions / 7 suppressions sur le commit Réserve 1 — speakers Capitalized : 4 substitutions
La PREUVE d'erreur first-hand c.818 ( Réserve 2 — torch pin stale : 2 substitutions
Le banc Phase A0 mesuré (Tell c.c.c.d.818 ★★★ fondateur c.818) tourne effectivement sur Hors-périmètre préservé : Self-test first-hand :
Trace récapitulative :
Sollicitation re-review sur la nouvelle tête — po-2023, c.839 (2026-09-25 03:00Z) |
…P.md L'organe prose-counts (issue #9377) refuse les compteurs quantitatifs en prose, qui derivent à chaque PR. La justification du venv isole cite deux fois '1642 fichiers' (predicat = incompatibilite transformers 5/4). Reformulation pedagogique sans le compteur : 'utilise par 1642 fichiers du depot' -> 'largement utilise par le depot' 'casserait 1642 fichiers' -> 'casserait une grande partie des notebooks existants' Le predicat (incompatibilite transformers==5.12.1 vs qwen-tts exigeant <5) est preserve, la justification du venv isole reste lisible. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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692035e to
778558e
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Sollicitation re-review sur head Réserves 1-2 traitées dans
Réserve 3 traitée dans Vérification first-hand :
État PR : head |
1 similar comment
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Sollicitation re-review sur head Réserves 1-2 traitées dans
Réserve 3 traitée dans Vérification first-hand :
État PR : head |
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[Hermes] VERDICT: LGTM — réserves 1-2 (+3) levées au head 778558e549 (re-review routée par ai-01:CoursIA, sollicitée c.03:54Z).
Vérifié firsthand sur les fichiers du head :
- Réserve 1 (doc enseigne l'appel qui échoue) — réparée :
banc_phase_a0.pyl.7 usage--speaker serena; CLI défaut =DEFAULT_SPEAKER = "serena"; les seules occurrencesChelsierestantes (client l.54-56) sont dans le docstringget_supported_speakers()qui documente la découverte — pédagogiques, non-propagatrices. Exactement le périmètre annoncé. - Réserve 2 (divergence torch) — réparée :
SETUP.md:37et client l.9 pin désormaistorch==2.14.0 torchaudio==2.14.0 --index-url .../cu126, cohérent avec le banc mesuré cité au body. - Réserve 3 (compteur prose
1642 fichiers, gate #9377) — réparée : 0 occurrence dans les 3 fichiers vérifiés. - Checks au head : aucun rouge. Substance inchangée depuis ma CONCERNS @
b95d0ecf(organe canonique sans patch, WER falsifiable, Levenshtein dep-free, venv isolé règle F).
Nit restant (non bloquant, déjà signalé) : models_shortlist.md colonne « Repo HF » → lien QwenLM github au lieu du hub HF.
Fusion-ready de mon point de vue.
[Hermes hermes-pr-review, cycle :06 25/09, host f6be46d1b7a3]
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[ADJOINT PREFLIGHT] 8 fichiers, +512/-2, aucun .ipynb (code Python + md + .gitignore) : C.2 sans objet. Perimetre conforme au titre (bakeoff_large Phase A0). Les commentaires non evalues sont la re-sollicitation de la lane elle-meme, pas une reserve. PR gate latest-wins success @14:32:09Z ; l'echec @02:02:59Z est supersede. |
3 participants
Grain: DEEP/genai — lane myia-po-2023:CoursIA-2 — prev: MED/notebook-python #17674
feat(genai-audio,#17586): Phase A0 bakeoff_large TTS FR — Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice (SOTA-OK verified first-hand)
Lane :
myia-po-2023:CoursIA-2· c.818 (2026-09-24)Branche :
feature/17586-bakeoff-large-tts@b95d0ecf36(3 commits, 3 files / +418 insertions)Issue : #17586 (Phase A0 deadline 2026-10-08)
Substance livrée — Tell c.c.c.d.G.1 ★★★★ vérif first-hand
Banc Phase A0 réussi 2026-09-24T16:43Z sur RTX 3090 (cuda:0 bf16), 22.79 GB VRAM libres / 24 GB. Texte de référence Boule de Suif (Maupassant) — 53 mots ref, 19.68s audio.
| Métrique | Valeur | Notes |
|---|---|---|
| VRAM peak | 4.46 GB | bf16, sans flash-attn (warning visible) — torch CUDA 2.14.0+cu126 |
| Wallclock synthèse | 93.2s | first-call JIT compile |
| RTF | 4.74 | élevé car (a) premier appel JIT + (b) sans flash-attn |
| WER Whisper-tiny | 11.32% (6/53) | orthonormé lowercase + strip punct — comparable baseline Chatterbox WER-A 0.418 c.817 po-2027 |
| Prosodie melody | EXPRESSIVE | effective_notes=10.4, top3_note_pct=41.0, motif3_repeat_pct=3.4 |
| Prosodie voice | CONSISTENT | 1 cluster, max_voiced_run 3.76s |
| Prosodie breath | STEADY | narration stable, pas de souffle erratique |
| Audio | 24 kHz mono 16-bit PCM | WAV 944 KB, 19.68s |
Verdict : SOTA-OK — l'organe canonique
qwen_tts.Qwen3TTSModelest invoqué correctement, et la chaîne de vérification indépendante (WER faster-whisper-tiny + prosodie verify_prosody.py) produit des mesures falsifiables.sota-not-workaround Prong A — 5 questions répondues
Quelle série possède déjà la sémantique ? —
GenAI/Audio(bakeoff_large TTS Phase A0 [Audiobook #1028] Issue de recette UAT — Association Bibliothèques Sonores #17586). C'est l'organe natif officiel Qwen qui fournit la sémantique.Module réel invoqué ? — OUI.
qwen_tts.Qwen3TTSModel.from_pretrained(...)+model.generate_custom_voice(text, language, speaker, instruct). API officielle du paquet PyPIqwen-tts 0.1.1.Refactor nécessaire dans la série source ? — NON.
qwen-ttsest l'organe canonique officiel publié par l'équipe Qwen (Alibaba). Pas de patch local, pas de monkey-patching. L'API publique est utilisée telle quelle.Témoin négatif ? —
generate_custom_voiceretourneList[ndarray](single-input →[ndarray]) à 24 kHz ;vram_peak_gb > 0quandcuda=True;sample_rate=24000confirmé viasox --i. Les assertions ne sont pas contournables par construction.Vérification indépendante ? — OUI. WER via faster-whisper-tiny (modèle tiers CTranslate2 + Whisper OpenAI) + prosodie via verify_prosody.py (script interne mais indépendant du modèle TTS). Le banc produit des métriques falsifiables que
qwen-ttsne peut pas auto-certifier.Tell c.c.c.d.F strict fondateur — env RÉPARÉ, JAMAIS contourné
Diagnostic (c.817) : Python 3.13 système a
transformers==5.12.1(1642 fichiers du dépôt l'utilisent) incompatible avecqwen-tts==0.1.1qui exigetransformers<5— erreurcheck_model_inputs() missing 1 required positional argument: 'func'à l'import. Tell c.c.c.d.767-L1 ★★★ strict fondateur : zero-dep-manifeste ≠ zero-dep-réel.Réparation effective (c.817-c.818) :
sox 14.4.2 portable : choco
sox/sox.portableindisponible, sourceforge download direct →C:/ProgramData/sox-portable/sox-14.4.2/sox.exevalidé viashutil.which('sox').venv Python 3.12.10 :
py -3.12 -m venv _runtime/venv-qwen3tts(Python 3.13 système downgraderait transformers sur 1642 fichiers).torch 2.14.0+cu126 CUDA :
pip install --no-cache-dir --upgrade --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 torch(BGb0rq2gqmd).cuda=True,device_count=2,mem_get_info=(22.79GB/24.00GB).qwen-tts 0.1.1 :
pip install qwen-tts→ installetransformers==4.57.3+accelerate==1.14.0(190 packages).faster-whisper 1.2.1 :
pip install faster-whisper→ installectranslate2==4.8.2+av==18.1.0.Tell c.c.c.d.F strict fondateur : RÉPARER, JAMAIS contourner. Pas de WER check sans faster-whisper, pas de sox natif via choco (chemin portable reproductible), pas de fallback CPU-only silencieux sur la synthèse (le GPU est disponible et utilisé).
Tell c.c.c.d.13022 strict fondateur — speakers lowercase corrigés
Vérif first-hand c.818 16:42Z :
model._validate_speakers(['Chelsie'])→La doc README du modèle affichait des Capitalized names ('Chelsie', 'Ethan', etc.) qui ne sont PAS les
speaker_idréels du CustomVoice 1.7B. Les vrais noms sont en snake_case/lowercase :aiden, dylan, eric, ono_anna, ryan, serena, sohee, uncle_fu, vivian(9 voix).Correction :
clients/qwen3_tts_customvoice.pymis à jour —get_supported_speakers()retourne la liste lowercase,DEFAULT_SPEAKER = "serena"(voix féminine française).Artefacts — Tell c.c.c.d.catalog-pr-hygiene
Aucun binaire audio commité dans le repo (cf. règle catalog-pr-hygiene + résultats-artifact-policy). Les WAV produits lors des bancs restent dans le worktree
_runtime/runs/(gitignored)._runtime/runs/run-c818-qwen3tts-baseline/qwen3_tts_customvoice.wav(944 KB, 19.68s)_runtime/runs/run-c818-qwen3tts-baseline/metrics.json(1985 octets, dict complet avec WER + prosodie + verdict)Fichiers livrés (8 fichiers / +512/-2 insertions) [REPAIR c.840 — corps amendé, périmètre refreshed, diff first-hand origin/main..HEAD = 8 files / +512 insertions / -2 deletions]
| Fichier | +Lignes | Rôle |
|---|---:|---|
|
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/v4/prosody_lab/bakeoff_large/clients/qwen3_tts_customvoice.py| +173/-6 | Wrapper Qwen3-TTS-1.7B-CustomVoice, interface uniformesynth(text, out_wav, model, **kwargs) → dict, 9 voix snake_case, mesure VRAM+RTF+wallclock ||
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/v4/prosody_lab/bakeoff_large/banc_phase_a0.py| +182 | Runner banc reproductible, Boule de Suif ref, mesure WER faster-whisper-tiny + prosodie verify_prosody.py, sortie .wav hors dépôt + metrics.json ||
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/v4/prosody_lab/bakeoff_large/env_setup/SETUP.md| +68 | Doc reproductible parade venv Python 3.12 + sox portable (Tell c.c.c.d.767-L1 ★★★ fondateur) ||
.gitignore| +0/-1 | retrait redondant_runtime/après merge #17178 (convention ancrée) ||
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/v4/prosody_lab/bakeoff_large/__init__.py| +20 | Re-export client qwen3_tts_customvoice (organe canonique) ||
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/v4/prosody_lab/bakeoff_large/clients/__init__.py| +9 | Re-export clients Qwen3-TTS bakeoff_large ||
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/v4/prosody_lab/bakeoff_large/models_shortlist.md| +59 | Shortlist 8 modèles TTS FR 24GB (justification Phase A0 Qwen3-TTS) ||
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/04-Applications/v4/prosody_lab/ab_engine_test.py| +1/-1 | c.839 REPAIR speakersChelsie→serena(Tell c.c.c.d.819 ★ fondateur) |Commits
862d733509—feat(genai-audio,#17586): Phase A0 bakeoff_large squelette + shortlist 8 modeles TTS FR 24GBabf660ab39—feat(genai-audio,#17586): client Qwen3-TTS CustomVoice + runner banc Phase A0b95d0ecf36—chore(#17586): gitignore _runtime/ worktree-local (venv, runs, sanity_check.wav)Tell stricts acquittées
Tell c.c.c.d.594 ✓ (0 merge/close d'autrui)
Tell c.c.c.d.F strict fondateur ✓ (env RÉPARÉ — sox portable + venv Python 3.12 + faster-whisper 1.2.1 — JAMAIS contourné)
Tell c.c.c.d.767-L1 ★★★ ✓ (zero-dep-manifeste ≠ zero-dep-réel, parade documentée dans env_setup/SETUP.md)
Tell c.c.c.d.13022 strict fondateur ✓ (speakers snake_case vérifiés first-hand via
_validate_speakers)Tell c.c.c.d.G.1 ★★★★ ✓ (5 vérifications first-hand : qwen_tts import, _validate_speakers, VRAM peak, WER Whisper, prosodie)
Tell c.c.c.d.G.9 ★★★★ ✓ (sanity check + banc complet avant PR — humble vérif GPU)
Tell c.c.c.d.10045 strict ✓ (
git diff --cached --shortstat= 3 files / +418 first-hand)Tell c.c.c.d.organ-first sota-not-workaround Prong A ✓ (5 réponses body PR)
Tell c.c.c.d.catalog-pr-hygiene ✓ (aucun .wav commité, _runtime/ gitignored)
Tell c.c.c.d.lane-claim §Forme canonique ✓ (paths: MyIA.AI.Notebooks/.../bakeoff_large/** + env_setup/**)
Tell c.c.c.d.L898 ★★★ ✓ (collision guard vérifié avant push)
Résiduel honnête
WER CUDA float16 indisponible :
cublas64_12.dllnon résolu côté ctranslate2 (machine sans CUDA Toolkit système, torch CUDA bundled only). CPU int8 utilisé pour WER — suffisant pour benchmark Phase A0, cohérent avec baseline Chatterbox WER-A 0.418 c.817 po-2027.RTF élevé (4.74) : first-call JIT compile + sans flash-attn. Installable via
pip install flash-attnmais non bloquant pour le verdict SOTA-OK (métrique déjà mesurée).2 PRs avec dossier adjoint (chore+docs(#13962): gitignore per-lane scratchpads + junctions scan po-2023 #17178 / feat(notgenai,#17430): notebook Image/04-5-MiniMax-Cloud-Image — distillation axe-image via API cloud #17434) : à coordonner avec
myia-po-2025:CoursIA-2pour re-stamp dossiers post-update-branch— hors périmètre ce cycle.🤖 Generated with Claude Code