1. 튜토리얼 소개

이 튜토리얼에서 사용된 컴퓨팅 리소스는 듀얼 카드 A6000입니다.

NVIDIA에서 2025년 5월 9일에 출시한 OpenCodeReasoning-Nemotron-32B는 코드 추론 및 생성을 위해 특별히 설계된 고성능 대규모 언어 모델입니다. OpenCodeReasoning(OCR) 모델 제품군의 플래그십 버전으로, 32,000개의 태그로 구성된 컨텍스트 길이를 지원합니다. 관련 연구 논문은 여기에서 확인할 수 있습니다. OpenCodeReasoning: 경쟁력 있는 코딩을 위한 데이터 정제의 발전 .

2. 프로젝트 예시

3. 작업 단계

1. 컨테이너를 시작하세요

"모델"이 표시되지 않으면 모델이 초기화되고 있음을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 약 2~3분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주시기 바랍니다.

2. 웹페이지에 접속 후 모델과 대화를 시작할 수 있습니다.

4. 토론

🖌️ 고품질 프로젝트를 발견하시면, 백그라운드에 메시지를 남겨 추천해주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 친구들의 QR코드 스캔과 [SD 튜토리얼] 댓글을 통해 그룹에 가입하여 다양한 기술 이슈에 대해 논의하고 신청 결과를 공유해 주시기 바랍니다.↓

인용 정보

Github 사용자에게 감사드립니다 슈퍼양  이 튜토리얼의 배포. 이 프로젝트에 대한 인용 정보는 다음과 같습니다.

@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}, 
}