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Déployer OpenMath-Nemotron-1.5B Avec vLLM+Open WebUI

Date

il y a 8 mois

Size

1.58 MB

Tags

License

CC BY 4.0

Paper URL

2504.16891

1. Introduction au tutoriel

Les ressources informatiques utilisées dans ce tutoriel sont une seule carte RTX 4090. Ce modèle ne prend en charge que les questions de mathématiques informatiques et les réponses sont en anglais.

OpenMath-Nemotron-1.5B, publié par l'équipe NVIDIA NemoSkils le 23 avril 2025, est un modèle optimisé de Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B sur le jeu de données OpenMathReasoning. Ce modèle atteint des performances de pointe sur les benchmarks mathématiques les plus utilisés et son utilisation commerciale est autorisée. Des articles scientifiques associés sont disponibles. Solution gagnante AIMO-2 : création de modèles de raisonnement mathématique de pointe avec le jeu de données OpenMathReasoning .

2. Exemples de projets

3. Étapes de l'opération

1. Démarrez le conteneur

Si « Modèle » n'est pas affiché, cela signifie que le modèle est en cours d'initialisation. Étant donné que le modèle est grand, veuillez patienter environ 2 à 3 minutes et actualiser la page.

2. Après être entré sur la page Web, vous pouvez démarrer une conversation avec le modèle

4. Discussion

🖌️ Si vous voyez un projet de haute qualité, veuillez laisser un message en arrière-plan pour le recommander ! De plus, nous avons également créé un groupe d’échange de tutoriels. Bienvenue aux amis pour scanner le code QR et commenter [Tutoriel SD] pour rejoindre le groupe pour discuter de divers problèmes techniques et partager les résultats de l'application↓

Informations sur la citation

Merci à l'utilisateur Github SuperYang  Déploiement de ce tutoriel. Les informations de citation pour ce projet sont les suivantes :

@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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