Mega-Gorilla / Mega-Gorilla/livecap-cli
ops(vad): optimize-vad.yml / Runner の運用安定性
Open
Nobody has claimed this yet.
enhancement
- Dominant language
- Python
- Stars
- 5
- Forks
- 1
- Avg merge
- 11h 26m
- Merged PRs (30d)
- 35
Description
背景
#232 で VAD 最適化パイプライン（optimize-vad.yml）が完成し、全27プリセットの最適化が完了した。
パイプライン自体は動作するが、運用上の安定性に改善の余地がある。
課題
1. tenvad + voxtral の不安定実行
- 一部の組み合わせで最適化実行が不安定になるケースが報告されている
- 原因の切り分けと再現条件の特定が必要
2. self-hosted runner の再現性
- Windows RTX 4090 runner に依存しており、ランナーの状態により結果が変動する可能性
- GPU メモリやプロセスの残留による影響
3. ワークフロー実行の冪等性
- 同一パラメータで再実行した場合の挙動確認
- 既存プリセットとの上書き・比較ロジック
関連
- #232 — 元 Issue（パイプライン構築、クローズ済み）
- #265-#266 — whispers2t/voxtral engine options 修正
Contributor guide
No contributing guide indexed for this repository
First steps
- Read the whole issue, then the project's contributing guide.
- Comment on the issue to say you are picking it up — it saves two people doing the same work.
- Fork the repository and make your change on a branch.
- Open a pull request that references the issue number.
Research direction
Start with .github/workflows/optimize-vad.yml and the implementation from #232. Reproduce the tenvad + voxtral cases on the Windows RTX 4090 self-hosted runner, then compare runs for leftover GPU processes, memory state, and repeated parameters. Done means the failure conditions are identified and workflow reruns produce stable, non-conflicting results with existing presets.
Written by the indexing model from the issue text.
Assessment
- Tech stack
- github-actions, python
- Domain
- ci-cd, devops, infrastructure
- Issue type
- Bug
- Difficulty
- 4/5
- Estimated time
- 3-5 days
- Activity status
- Stale
- Clarity
- Needs clarification
- Newbie friendliness
- 25/100