[1/20 - 1/26] GitHub Weekly Digest

📌 Dokploy/dokploy

簡介

Dokploy 是一個免費且可自行託管的平臺即服務 (PaaS)，簡化應用程式和資料庫的部署和管理。它提供多項功能，讓您可以輕鬆部署和管理各種應用程式及資料庫，並支援多種技術和工具，例如 Docker Compose、Docker Swarm 和 Traefik 等。Dokploy 可自行託管於您的 VPS 上，亦提供雲端版本供快速上手。

主要功能

• 支援多種應用程式型別部署 (Node.js, PHP, Python, Go, Ruby 等)。
• 支援多種資料庫 (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, MariaDB, Redis)。
• 提供資料庫自動備份功能，可備份至外部儲存空間。
• 原生支援 Docker Compose，方便管理複雜應用程式。
• 使用 Docker Swarm 將應用程式擴充套件到多個節點。
• 提供單擊部署的開源模板 (Plausible, Pocketbase, Calcom 等)。
• 與 Traefik 整合，自動進行路由和負載平衡。
• 即時監控 CPU、記憶體、儲存空間和網路使用情況。
• 輕鬆部署和管理 Docker 容器。
• 提供命令列介面 (CLI) 和 API 進行管理。
• 支援多種通知方式 (Slack, Discord, Telegram, Email 等)。
• 支援遠端部署和管理應用程式。
• 可自行託管於您的 VPS 上。

如何使用

• 使用以下指令於您的 VPS 上安裝 Dokploy：

  curl -sSL https://dokploy.com/install.sh | sh
  

• 如欲跳過安裝流程，可嘗試 Dokploy 雲端版本。
• 詳細檔案請參考 docs.dokploy.com。

📌 shadps4-emu/shadPS4

簡介

• shadPS4 是一款以 C++ 編寫，支援 Windows、Linux 和 macOS 系統的早期 PlayStation 4 模擬器。
• 目前仍在開發早期階段，並非完美無缺，但已能執行部分遊戲，例如 Bloodborne、黑暗靈魂重製版和荒野大鏢客2 等。
• 專案始於一個趣味專案，開發進度取決於開發團隊的空閒時間，將持續進行小規模、定期的更新。
• 提供多種語言的建置說明檔案 (Windows、Linux、macOS)。
• macOS 使用者需要 macOS 15 (Apple Silicon) 或 macOS 14 (Intel) 以上版本。
• 團隊成員包含 georgemoralis, raphaelthegreat 等多位開發者。
• 歡迎貢獻程式碼，請參考 CONTRIBUTING.md 檔案。

主要功能

• 執行部分 PlayStation 4 遊戲，例如 Bloodborne, Dark Souls Remastered, Red Dead Redemption 等。
• 內建 FPS 計數器 (F10)、影片除錯資訊 (Ctrl+F10)、全螢幕 (F11) 和 RenderDoc 畫面擷取 (F12) 功能。
• 支援 Xbox 和 DualShock 控制器，並提供鍵盤對映設定。
• 提供鍵盤對映功能，可將控制器按鍵對應到鍵盤按鍵，方便玩家操作。
• 提供除錯檔案，協助使用者測試、除錯及回報問題。

如何使用

• 參考快速入門指南 (Quickstart) 解決問題或疑問。
• 查詢 shadPS4 遊戲相容性列表 (shadPS4 Game Compatibility) 以確認遊戲是否能執行。
• 加入 Discord 伺服器討論 shadPS4 開發、提出建議或尋求協助。
• 關注 X (Twitter) 或官方網站以獲得最新訊息。
• 參考各作業系統的建置說明檔案 (Windows、Linux、macOS) 進行建置。
• 參考除錯檔案 (Debugging documentation) 瞭解如何測試、除錯及回報問題。
• 使用者可參考提供的鍵盤對映表，將控制器按鍵對應到鍵盤按鍵。

📌 OpenBMB/MiniCPM-o

簡介

MiniCPM-o 2.6 是一個基於 MiniCPM-V 2.6 升級的多模態大型語言模型 (MLLM)，能以端到端的方式處理影像、影片、文字和音訊輸入，並產生高品質的文字和語音輸出。自 2024 年 2 月以來，已發布 6 個版本的模型，旨在提升效能和部署效率。MiniCPM-o 系列中最值得注意的模型包括 MiniCPM-o 2.6 和 MiniCPM-V 2.6，它們在視覺、語音和多模態直播串流方面，展現出與 GPT-4o-202405 相當甚至超越的效能。

主要功能

• 領先的視覺能力: 在 OpenCompass 基準測試中平均得分 70.2，在單影象理解方面超越 GPT-4o-202405、Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3.5 Sonnet 等專有模型；在多影象和影片理解方面也優於 GPT-4V 和 Claude 3.5 Sonnet，並展現出良好的上下文學習能力。強大的 OCR 能力，能處理任意長寬比和高達 180 萬畫素的影象。
• 最先進的語音能力: 支援雙語即時語音對話（中英文），具備可配置的語音，並具備情緒/速度/風格控制、端到端語音複製、角色扮演等功能，在語音理解任務（ASR 和 STT 翻譯）方面優於 GPT-4o-realtime。
• 強大的多模態直播串流能力: 能接收連續的影音串流，並支援即時語音互動，在 StreamingBench 基準測試中表現出色。
• 其他功能: 具備高信任度行為、多語言支援（30 多種語言）、優越的 Token 密度，使其能在 iPad 等終端裝置上高效支援多模態直播串流。

如何使用

• 模型動物園: 提供多種模型版本，包括 MiniCPM-o 2.6、MiniCPM-V 2.6，以及不同量化版本 (GGUF, int4)，適用於 GPU 和 CPU 執行。
• 多輪對話: 程式碼範例展示如何進行多輪對話，並傳遞上下文資訊。
• 多影象對話: 程式碼範例展示如何使用多張圖片進行對話。
• 少樣本學習: 程式碼範例展示如何使用少樣本學習方法。
• 影片對話: 程式碼範例展示如何處理影片輸入。
• 語音對話: 提供多種語音對話模式，例如模仿、角色扮演、AI 助理，並包含程式碼範例。
• 語音複製和指令產生語音: 提供程式碼範例，展示如何進行語音複製和指令產生語音。
• 多模態直播串流: 提供程式碼範例，展示如何進行多模態直播串流。
• Hugging Face Gradio 線上和本地演示: 提供線上和本地演示，支援多種功能。

📌 mlabonne/llm-course

簡介

這個課程包含三個部分：LLM 基礎知識（選修）、LLM 科學家（著重於構建最佳 LLM）和 LLM 工程師（著重於建立和部署基於 LLM 的應用程式）。課程免費，但作者也出版了一本涵蓋 LLM 應用程式端到端流程的實用手冊。此外，還提供了一個互動式 LLM 助理，可在 HuggingChat 或 ChatGPT 上回答問題並測試知識。課程包含許多筆記本和文章，並提供了關於 LLM 的各種工具，例如自動評估 LLM、模型合併、微調和量化工具，以及模型家族樹視覺化和 Gradio 聊天介面等。

主要功能

此課程提供豐富的資源，涵蓋 LLM 開發的各個階段，從基礎知識到高階應用。主要功能包括：

• **LLM 基礎知識：**涵蓋數學、Python 和神經網路基礎知識。
• **LLM 科學家：**學習如何使用最新技術構建最佳 LLM，包括模型架構、預訓練、後訓練資料集、監督式微調、偏好對齊和模型評估等。
• **LLM 工程師：**學習如何構建可用於生產環境的 LLM 應用程式，包括執行 LLM、構建向量儲存、以及提示工程等。
• **實用工具：**提供多種實用的工具，例如 LLM 自動評估工具、模型合併工具、微調工具和量化工具等。
• **豐富資源：**提供大量學習資源，包括文章、筆記本、以及各種線上課程和教程。
• **互動式 LLM 助理：**提供一個互動式 LLM 助理，協助學習者測試知識。
• **模型家族樹視覺化：**提供模型家族樹視覺化工具，方便使用者理解模型之間的關係。
• **Gradio 聊天介面：**提供自動建立 Gradio 聊天介面的工具。

如何使用

此課程內容豐富，學習者可根據自身需求選擇學習內容：

• **循序漸進：**建議先學習 LLM 基礎知識（選修），再學習 LLM 科學家和 LLM 工程師部分。
• **按需學習：**可根據自身需求選擇學習特定模組，例如僅學習如何微調模型或構建向量儲存。
• **實踐操作：**課程提供多個 Jupyter Notebook 和例項程式碼，方便學習者進行實踐操作。
• **利用工具：**充分利用課程提供的各種工具，例如 LLM 自動評估工具、模型合併工具等，加速 LLM 開發流程。
• **參考資源：**參考課程提供的各種學習資源，例如文章、線上課程和教程，深入學習相關知識。
• **使用互動式 LLM 助理：**使用互動式 LLM 助理測試自己的知識並獲得及時反饋。
• **探索新趨勢：**關注課程中提到的新趨勢，例如模型合併、多模態模型和模型可解釋性等。

📌 lightpanda-io/browser

簡介

Lightpanda 是一個開源的無頭瀏覽器 (headless browser)，專為自動化任務設計，例如 AI 代理、大型語言模型 (LLM) 訓練、網頁抓取和測試。它擁有極低的記憶體佔用率 (比 Chrome 少 9 倍) 和極快的執行速度 (比 Chrome 快 11 倍)，並支援 Javascript 執行和部分 Web APIs (持續開發中)。 目前與 Playwright 和 Puppeteer 透過 CDP 協定相容 (持續開發中)。

主要功能

• Javascript 執行 (Javascript execution)
• 部分 Web APIs 支援 (partial, WIP)
• 與 Playwright、Puppeteer 透過 CDP 協定相容 (WIP)
• 極低的記憶體佔用率 (Ultra-low memory footprint)
• 非常快的執行速度和即時啟動 (Exceptionally fast execution & instant startup)
• 支援 Dump document to stdout (僅限 fetch 模式)
• 可啟動 CDP 伺服器，供 Puppeteer 等工具使用

如何使用

• 安裝: 從 nightly builds 下載對應 Linux x86_64 或 MacOS aarch64 的二進位檔案。
• 執行 (Dump URL): ./lightpanda-x86_64-linux --dump https://lightpanda.io (將網頁內容輸出到標準輸出)
• 啟動 CDP 伺服器: ./lightpanda-x86_64-linux --host 127.0.0.1 --port 9222 (啟動 CDP 伺服器，埠可自訂)
• 與 Puppeteer 整合: 使用 puppeteer.connect({ browserWSEndpoint: "ws://127.0.0.1:9222" }); 連線到 Lightpanda 的 CDP 伺服器。
• 從原始碼編譯: 需要安裝 Zig 0.13.0 及其相依套件 (zig-js-runtime, Netsurf libs, Mimalloc)，編譯過程較耗時且資源密集。 提供 make 指令協助編譯各個元件及執行測試。
• 測試: 使用 make test 執行單元測試，使用 make wpt 執行 Web Platform Tests。