#python#gym#gym_environment#reinforcement_learning#reinforcement_learning_agent#reinforcement_learning_environments#rl_environment#rl_training
NeMo Gym helps you build and run reinforcement‑learning training environments for large language models, letting you develop, test, and collect verified rollouts separately from the training loop and integrate with your preferred RL framework and model endpoints (OpenAI, vLLM, etc.). It includes ready resource servers, datasets, and patterns for multi‑step, multi‑turn, and tool‑using scenarios, runs on a typical dev machine (no GPU required), and is early-stage with evolving APIs and docs. Benefit: you can generate high‑quality, verifiable training data faster and plug it into existing training pipelines to improve model behavior.
https://github.com/NVIDIA-NeMo/Gym
Эта весна по-французски мужского рода,
сердце в заложниках у серебра и черни
осеннего ясеня,
узловато зажато
пальцами черных ветвей
и глазами апрельского неба.
Пить не напиться
теплых дыханий земли
втягиваешь до одуренья
серую изморось боли
Обволакивай телом, припадая
на слабую долю
и стремись неподотчетно наверх.
Содрогаясь артериально,
расплывайся венозно вокруг.
Хорошо, что остались стороны света,
что ты помнишь, где запад, где - юг,
как нескончаем восток
и бесконечен север -
туда и уйдешь после спиною вперёд,
на каждом шагу исчезая, как тающий лёд.
Дождёшься ли, чтоб весна стала белой,
пока всё расцветает алым,
закрывает лицо черным,
перечёркивает себя мелом,
затыкает рот и глаза смелым,
проступает как мертвое тело
в недоступности, в призрачной красоте?
Время камлать, звать духов,
делать своё дело на
свободной пока частоте.
#49daysforfreedom#day25
Тема двадцать пятого ноября — гексагоны.
В качестве источника для этой карты автор взял Платформу поставки данных ФНС РФ, где можно посмотреть распределение трат населения в различных точках на карте. Цветовая гамма гексагонов соответствует изменению интенсивности выручки — чем насыщеннее цвет, тем больше общая сумма реализации товаров и услуг, проходящих через кассовые аппараты. Метрики рассчитываются за последнюю полную календарную неделю и отдельно для каждого субъекта РФ.
На карте представлена интенсивность выручки в Калининградской области. Как и стоило ожидать, больше всего население области и её гости тратят в крупных населённых пунктах, например, в Калининграде, Багратионовске, Черняховске. Также одни из самых высоких показателей интенсивности выручки замечены в населённых пунктах, расположенных на побережье Балтийского моря — Зеленоградске, Светлогорске, Балтийске. А ещё в глаза бросаются два гексагона на Куршской косе. Это одни из самых популярных мест среди туристов — Высоты Эфа и Мюллера.
#30DayMapChallenge#Day25#Hexagons#Cartography#GIS