#jupyter_notebook
Insanely Fast Whisper is a simple CLI tool that transcribes audio files super quickly on your NVIDIA GPU or Mac using OpenAI's Whisper Large v3 model with optimizations like Flash Attention 2. Install via `pipx install insanely-fast-whisper` and run `insanely-fast-whisper --file-name youraudio.mp3 --flash True` to transcribe 150 minutes of audio in under 98 seconds. You benefit by saving hours on tasks like podcasting or meetings, getting accurate text output fast without cloud costs or slow processing.
https://github.com/Vaibhavs10/insanely-fast-whisper
#EDU hitting the 12H Time frame trendline, in the case of breakout we will have another bullish new trend on this chart💎
❄️@signals_bitcoin_crypto❄️
❄️@Shadow_support0o❄️
#EDU touched the bottom of bullish channel on 1H Time frame we expect it will save this area and will rise again, totally we will wait for correction on this chart
📉
❄️@signals_bitcoin_crypto❄️
❄️@Shadow_support0o❄️
⚡️Домашка декабря. Большой разбор.
[47 min] #edu
Надеюсь, вы хорошо отдохнули и как раз мозг готов переварить новый разбор. Прошелся по работам участников и дополнительно пояснил особенно важные детали.
Очевидно, самое слабое место в задаче — абсолютно непонятная система карточек: не ясно, что будут за задания, нет возможности сравнить их друг с другом, дополнительные задания не отличаются от остальных, но почему-то скрыты в отдельном списке. Вместе разберемся, как пофиксить. Другие сложности — копирайт и запутанная система прохождения заданий. Неочевидно, что будет на следующем шаге, можно ли его прерывать, менять задания и проходить другие. Кто разобрался, тот разобрался.
Решения участников в FIGMA.
❤️ Всем кто качается на праздниках — отдельный лайк!