karpathy

"""
The most atomic way to train and run inference for a GPT in pure, dependency-free Python.
This file is the complete algorithm.
Everything else is just efficiency.

@karpathy
"""

import os       # os.path.exists
import math     # math.log, math.exp

uchidama

フルスクラッチ事前学習の日本語大規模言語モデル5種で使われているデータセット

データセット	LLM-jp-13B-v1.0	weblab-10b	PLaMo-13B	Stockmark-13b	Japanese StableLM Alpha	備考
mc4	◯	◯	◯	◯	◯
wikipedia	◯		◯	◯	◯	StableLMのページからはdumps.wikipediaにリンクされてる
pile	◯	◯
RedPajama			◯		◯
cc100				◯	◯
the stack

kishida

# based on StableLM chat
# https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stablelm-tuned-alpha-chat
import gradio as gr
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, StoppingCriteria, StoppingCriteriaList, TextIteratorStreamer
import time
import numpy as np
from torch.nn import functional as F
import os
from threading import Thread

csiebler

import os
import openai
from dotenv import load_dotenv
from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper
from langchain.llms import AzureOpenAI
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from llama_index import LangchainEmbedding

# Load env variables (create .env with OPENAI_API_KEY and OPENAI_API_BASE)
load_dotenv()

fladdict

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", revision="fp16", torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=True)
pipe = pipe.to("cuda")

img2imgPipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", revision="fp16",  torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=True)
img2imgPipe = img2imgPipe.to("cuda")

inpaintingPipe = StableDiffusionInpaintingPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", revision="fp16",  torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=True)
inpaintingPipe = inpaintingPipe.to("cuda")

ymmt2005

技術文書の書き方

このメモは、私（@ymmt2005）が長年にわたってソフトウェアプロダクト開発に関わってきて 2022年現在こうしたほうが良いと考えているベストプラクティスです。

科学的な分析等に基づくわけではない経験則であるため、今後も随時見直すことがありますし、 ここに書いてあることが常に正しいわけでもあらゆるソフトウェア開発に適するわけでもありません。

しかしながら、実務経験が豊富で、モダンな技術スタックに明るいエンジニアの経験則は一定の 役に立つのではないかと考えて記します。

keijiro

YouTube URL

https://youtu.be/-p1NHYB0GMk

関連リポジトリ

• https://github.com/keijiro/Minis
• https://github.com/keijiro/VfxMinisExamples

aidiary

Docker and Kubernetes: The Complete Guide (vol.1)

https://www.udemy.com/course/docker-and-kubernetes-the-complete-guide/

2. Manipulating Containers with the Docker Client

Hello World

docker run hello-world

kotobuki

# Original: https://iotdiary.blogspot.com/2019/07/maixpy-go-mobilenet-transfer-learning.html
# Slightly modified for M5StickV
import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu
lcd.init()
lcd.rotation(2)
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)

tokyoff

#include "Keyboard.h"

#define PIN_KEYSW (9)

int prevKeyState;
int currKeyState;

void setup() {
  pinMode(PIN_KEYSW, INPUT_PULLUP);
  prevKeyState = HIGH;