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Debug Gemma Multimodal Fine-Tuner failures across Python environments, Hugging Face models, PEFT/LoRA, datasets, audio/image processors, MPS, wizard subprocesses, visualizer state, evaluation, or export.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mattmireles/gemma-tuner-multimodal --skill debugコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Audit a Gemma Tuner plan phase against its acceptance criteria, tests, artifacts, leakage controls, hardware claims, and stop conditions.
Execute an approved Gemma Tuner implementation or experiment plan phase by phase with frozen gates and recorded evidence.
Record Gemma Tuner investigations, experiment evidence, failures, and operational learnings in the repo's existing notes structure.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | debug |
| description | Debug Gemma Multimodal Fine-Tuner failures across Python environments, Hugging Face models, PEFT/LoRA, datasets, audio/image processors, MPS, wizard subprocesses, visualizer state, evaluation, or export. |
Reproduce the narrowest failing layer, record the exact profile/model/dataset
and environment, distinguish configuration from model/data/device failure, and
add a regression before changing behavior when possible. Use uv run pytest
and uv run ruff with the smallest relevant target before the full suite.
