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

Contents

這是 Soft & Share 為訂閱會員所推出的服務，小編週一到週五會每天整理一篇開源專案的摘要說明整理（早上 8 點前會發佈在 Soft & Share 網站 ) ，讓你可以利用上班前快速掌握目前開源專案的焦點。( 之前出版的開源報報 )。想體驗開源報報，可先參考每週五有開放閱讀。

🔥以主題方式整理出相關的開源專案 – 開源報報主題報導

為什麼需要 Soft & Share 開源報報？

每天快速瀏覽開源報報具備有什麼效益？

增加自己的學習動力，提升自己的視野
從開源專案中獲得 side project 靈感與想法
利用開源專案提升自己的生產力

每天使用 NT8.3 元，你可以使用 Soft & Share 開源報報省下掌握每天開源資訊焦點的時間，這是一個很划算的時間槓桿投資

訂閱網址

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

https://github.com/tgorgdotcom/locast2plex

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

https://github.com/fluxcd/toolkit

用來發展你的業務的開源應用程式

https://github.com/odoo/odoo

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。

https://github.com/selectize/selectize.js

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。

https://github.com/sampotts/plyr

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

https://github.com/fengyuanchen/cropperjs

資料科學

使用 PyTorch 重新實現 OpenAI GPT

https://github.com/karpathy/minGPT

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

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

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。