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Stellen Sie OpenMath-Nemotron-1.5B Mit vLLM+Open WebUI Bereit

Date

vor 8 Monaten

Size

1.58 MB

Tags

License

CC BY 4.0

Paper URL

2504.16891

1. Einführung in das Tutorial

Die in diesem Tutorial verwendeten Rechenressourcen sind eine einzelne RTX 4090-Karte. Dieses Modell unterstützt nur Fragen zur Computermathematik und die Antworten sind auf Englisch.

OpenMath-Nemotron-1.5B, veröffentlicht vom NVIDIA-Team NemoSkils am 23. April 2025, ist ein Modell, das durch Feinabstimmung von Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B auf dem OpenMathReasoning-Datensatz entstanden ist. Das Modell erzielt Bestleistungen bei gängigen mathematischen Benchmarks und ist für die kommerzielle Nutzung zugelassen. Zugehörige wissenschaftliche Publikationen sind verfügbar. AIMO-2-Gewinnerlösung: Erstellen hochmoderner mathematischer Argumentationsmodelle mit dem OpenMathReasoning-Datensatz .

2. Projektbeispiele

3. Bedienungsschritte

1. Starten Sie den Container

Wenn „Modell“ nicht angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

2. Nachdem Sie die Webseite aufgerufen haben, können Sie ein Gespräch mit dem Modell beginnen

4. Diskussion

🖌️ Wenn Sie ein hochwertiges Projekt sehen, hinterlassen Sie bitte im Hintergrund eine Nachricht, um es weiterzuempfehlen! Darüber hinaus haben wir auch eine Tutorien-Austauschgruppe ins Leben gerufen. Willkommen, Freunde, scannen Sie den QR-Code und kommentieren Sie [SD-Tutorial], um der Gruppe beizutreten, verschiedene technische Probleme zu besprechen und Anwendungsergebnisse auszutauschen ↓

Zitationsinformationen

Dank an den Github-Benutzer SuperYang  Bereitstellung dieses Tutorials. Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@article{moshkov2025aimo2,
  title   = {AIMO-2 Winning Solution: Building State-of-the-Art Mathematical Reasoning Models with OpenMathReasoning dataset},
  author  = {Ivan Moshkov and Darragh Hanley and Ivan Sorokin and Shubham Toshniwal and Christof Henkel and Benedikt Schifferer and Wei Du and Igor Gitman},
  year    = {2025},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2504.16891}
}

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