1. Introduction au tutoriel

Les ressources informatiques utilisées dans ce tutoriel sont des cartes double A6000.

OpenCodeReasoning-Nemotron-32B, publié par NVIDIA le 9 mai 2025, est un modèle de langage haute performance conçu spécifiquement pour le raisonnement et la génération de code. Version phare de la suite de modèles OpenCodeReasoning (OCR), il prend en charge un contexte de 32 000 balises. Des articles de recherche associés sont disponibles. OpenCodeReasoning : faire progresser la distillation des données pour un codage compétitif .

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{ahmad2025opencodereasoning,
      title={OpenCodeReasoning: Advancing Data Distillation for Competitive Coding}, 
      author={Wasi Uddin Ahmad, Sean Narenthiran, Somshubra Majumdar, Aleksander Ficek, Siddhartha Jain, Jocelyn Huang, Vahid Noroozi, Boris Ginsburg},
      year={2025},
      eprint={2504.01943},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2504.01943}, 
}