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Current Action

Job attuale

Pubblicazione e validazione end-to-end dello Space andrasnest/wan-loop-generator dopo il completamento dell'implementazione locale.

Stato

• Interfaccia Gradio minimale implementata e collegata all'output MP4.
• Runtime ZeroGPU large implementato senza block swap o CPU offload dei pesi.
• Quattro modelli risolti da mount Hub read-only, con fallback download e controlli dimensione/SHA; i quattro file locali hanno superato la verifica.
• RIFE pin-nato, vendorizzato in subset minimale e verificato realmente con il checkpoint 4.9; crossfade e codifica ffmpeg completati.
• Worker, TUI, launcher e directory di codice legacy rimossi; modelli locali, input, output e log utente non sono stati toccati.
• Dipendenze risolte nell'esatta Python 3.10 dello Space; 12 test superati; import wrapper/RIFE superati anche da un bundle pubblicabile isolato.
• MP4 verificato a 1280x720, 17 fps, 17 frame e yuv420p.
• Manifest di pubblicazione verificato: 599 file, circa 58 MB, senza checkpoint, video, bytecode o credenziali.
• Aggiunto validate_space.py per tre chiamate consecutive tramite client Gradio e verifica automatica con ffprobe.
• Primo deploy pubblico completato; corretto il caricamento dei modelli per avvenire dentro la lease ZeroGPU anziche' durante l'import dell'app.

Prossima azione

Creare lo Space pubblico, collegare i quattro volumi, assegnare ZeroGPU e avviare la validazione reale su large.

Blocchi

La CLI Hugging Face 1.27.0 e' stata installata con pkexec in /opt/huggingface-cli ed esposta come /usr/local/bin/hf. Il connettore MCP non rende disponibile la propria credenziale al client locale: serve quindi un singolo hf auth login nel terminale utente prima di eseguire deploy_space.py. Il login e' stato completato correttamente come andrasnest.

L'account rilevato non e' Pro; l'assegnazione ZeroGPU potrebbe inoltre essere rifiutata dalla policy Hub corrente e va verificata durante la creazione.