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[公開閱讀版] Soft & Share 開源報報 195 – 使用 PyTorch 重新實現 OpenAI GPT

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今日內容摘要

✅ 一個非常簡單的腳本來連接本地端廣播(locast)到 Plex 的直播電視/DVR 功能
✅ 用 GitOps 方式組裝 CD 管道的實驗工具套件
✅ 用來發展你的業務的開源應用程式
✅ Selectize 是 textbox 和 < select > box 的混合體
✅ Javascript 影像裁切器
✅ 使用 PyTorch 重新實現 OpenAI GPT
✅ 基於 PaddlePaddle 的物件檢測和實體分割工具套件
✅ 用於將 Python 運算轉換為渲染 Latex 的Python 程式庫
✅ 直接從 Kubernetes 管理你的應用程式需要的任何基礎架構
✅ 用於顯示正在使用的映像檔版本的Kubernetes 工具
✅ 在 Kubernetes 建立容器映像檔
✅ 基於 PaddlePaddle 的超棒 OCR 工具套件

工具

一個非常簡單的腳本來連接本地端廣播(locast)到 Plex 的直播電視/DVR 功能

使用 ffmpeg、 python 和一些 python 模組來完成大部分繁重的工作。很多程式碼也是受到 telly  的啓發。

用 GitOps 方式組裝 CD 管道的實驗工具套件

用來發展你的業務的開源應用程式

Odoo是一套基於Web的開源商業應用程式。你可以自己架設自己的伺服器,也可以使用 Odoo 提供的 SaaS 雲端付費服務

Web 應用程式開發

Selectize 是 textbox 和 < select > box 的混合體。

Selectize 是一個可擴充基於 jQuery 的客製化控制元件。它對於標籤、聯絡人列表、國家選擇器等等都很有用。

目標是用一個乾淨而強大的 API 提供一個可靠而實用的體驗。

可到這個網頁看 Demo

Javascript 影像裁切器

資料科學

使用 PyTorch 重新實現 OpenAI GPT

GPT 訓練的 PyTorch 重新實現。 minGPT 試圖做到小巧,整潔,可解釋且具有教育意義,因為大多數當前可用的工具都有些龐大。 GPT 不是一個複雜的模型,該實現大約包含300行程式碼,包括樣板程式碼和完全不必要的客製化因果自我注意模組( causal self-attention module )。 無論如何,所有的事情就是將一個索引序列放入一個轉換器塊序列中,並得出下一個索引的機率分佈。 其餘的複雜性只是通過批次處理(both across examples and over sequence length)而變得很聰明,因此培訓是有效的。

基於 PaddlePaddle 的物件檢測和實體分割工具套件

PaddleDetection 是基於 PaddlePaddle 的端到端物件檢測開發工具套件,旨在幫助開發人員在訓練模型的整個開發,優化性能和推理速度以及部署模型方面進行幫助。 PaddleDetection 在模組化設計中提供了各種物件檢測架構,並提供了豐富的資料增強方法,網路元件,丟失功能等。PaddleDetection 支持實際專案,例如工業品質檢查,遙感圖像物件檢測以及使用模型壓縮,和多平台部署等實際功能的自動檢查。

用於將 Python 運算轉換為渲染 Latex 的Python 程式庫

這一期的開源報報也有一個類似功能的開源專案

雲端和網路管理

直接從 Kubernetes 管理你的應用程式需要的任何基礎架構

Crossplane 是 Cloud Native Computing Foundation 沙盒專案,是一個開源Kubernetes 外掛,可擴展任何叢集,使其能夠使用 kubectl,GitOps 或任何與Kubernetes API 配合使用的工具來配置和管理雲端基礎設施,服務和應用程式。

用於顯示正在使用的映像檔版本的Kubernetes 工具

Version-checker 是一個 Kubernetes 實用程式,用於觀察叢集中正在使用的映像檔的當前版本,以及可用的最新上游版本。這些檢查作為 Prometheus 指標公開,可以在儀表板或soft alert cluster operators上檢視。

在 Kubernetes 建立容器映像檔

kaniko 是在容器或 Kubernetes 叢集內部從 Dockerfile 建構容器映像的工具。

Kaniko 不相依於 Docker daemon 程式,完全在使用者空間執行 Dockerfile 中的每個命令。這使得在不能輕鬆或安全地執行 Docker daemon(例如標準的 Kubernetes 叢集)的環境中建構容器映像檔成為可能。

程式設計語言/程式庫

基於 PaddlePaddle 的超棒 OCR 工具套件

860萬超輕量級預訓練模型,支援在伺服器,行動,嵌入式和IoT裝置之間進行訓練和部署

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