Наверняка вы замечали, что в Python есть удобная функция для получения переменной окружения
os.getenv(NAME)
И её "сестра" для создания или изменения переменных окружения
os.putenv(NAME, VALUE)
Но почему-то putenv() не работает как должно. Энвайромент не обновляется!
os.putenv('MYVAR', '1')
print(os.getenv('MYVAR'))
... и ничего 😴
Почему так?
На самом деле энвайромент обновляется, но это значение не добавляется в словарь os.environ.
Откройте исходник функции os.getenv(). Это просто шорткат для os.environ.get()
В то время как putenv() это built-in С-функция.
Словарь os.environ (или точней класс из MutableMapping) создаётся из энвайромента в момент инициализации. Функция putenv() самостоятельно его не изменяет.
В тоже время, когда вы создаёте или изменяете ключ в os.environ, автоматически вызывается putenv() в методе __setitem__().
То есть, технически putenv() всё делает верно, но в os.environ это не отражается. Можно проверить так:
>>> os.putenv('MYVAR', '123')
>>> os.system('python -c "import os;print(os.getenv(\'MYVAR\'))"')
123
Я объявил переменную в текущем процессе и вызвал дочерний процесс, который её унаследовал и получил в составе os.environ.
Аналогично при удалении переменной вызывается еще одна built-in функция unsetenv(), удаляющая переменную из системы.
Итого
▫️ Удобней всего явно обновлять переменные через os.environ
▫️ Есть способ неявно создать/удалить переменную через putenv/unsetenv, что не повлияет на os.environ но изменит энвайромент и передаст изменения сабпроцессам. Но так лучше не делать!
▫️os.environ это просто обертка для built-in функций putenv() и unsetenv().
#basic
🌟OpenReasoning-Nemotron: набор ризонинг-моделей от NVIDIA.
OpenReasoning-Nemotron - набор LLM на архитектуре Qwen 2.5 и дистиллированных из DeepSeek-R1-0528 ( 671 млрд. параметров):
🟠OpenReasoning-Nemotron-1.5B;
🟠OpenReasoning-Nemotron-7B;
🟠OpenReasoning-Nemotron-14B;
🟢OpenReasoning-Nemotron-32B;
Семейство было обучено на 5 млн. примеров рассуждений в математике, естественных науках и программировании.
Модели показали достойные результаты pass@1 на бенчах GPQA, MMLU-PRO, AIME, HMMT и LiveCodeBench - без использования RL.
Старшая модель, 32B, выбила 96,7% по HMMT с декодированием GenSelect.
📌Лицензирование: CC-BY-4.0 License.
🟡Статья
🟡Набор моделей
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Reasoning#Nemotron#NVIDIA
🌟NVIDIA Nemotron-Cascade 2: MoE на 30B параметров и золото на математических олимпиадах.
Nemotron-Cascade 2 - вторая в мире открытая языковая модель, получившая золотую медаль сразу на 3 соревнованиях 2025 года: IMO, IOI и финале ICPC.
До нее это удавалось только DeepSeek-V3.2-Speciale, модели с 671B параметров и 37B активных. У Nemotron-Cascade 2 параметров в 20 раз меньше: 30B общих, 3B активных.
🟠На IMO 2025 модель решила 5 задач из 6 и набрала 35 из 42 баллов.
🟠На IOI - 439 из 600, что соответствует золоту.
🟠На ICPC World Finals 10 задач из 12, это 4 место в золотой зоне. При этом 8 задач ICPC были решены менее чем за 100 попыток.
🟡Архитектура
MoExperts на базе Nemotron-3-Nano-30B-A3B-Base. Отличие от первой версии - расширенный Cascade RL, где обучение с подкреплением проходит последовательно по доменам: сначала следование инструкциям, затем мультидоменное RL, потом дистилляция, RLHF, работа с длинным контекстом, код и, наконец, задачи программной инженерии.
🟡Multi-Domain On-Policy Distillation (MOPD)
На каждом этапе Cascade RL выбирается лучший промежуточный чекпоинт по конкретному домену и используется как учитель. Поскольку все учителя происходят от одной SFT-инициализации, они делят токенайзер и словарь, что упрощает дистилляцию.
MOPD работает на уровне отдельных токенов, а не последовательностей, и сходится быстрее, чем классический GRPO: на AIME 2025 достигает уровня учителя за 30 шагов оптимизации.
🟡Тесты
На бенчмарках модель обходит Qwen3.5-35B-A3B и более крупную Nemotron-3-Super-120B-A12B в математике, коде и следованию инструкциям.
🟢LiveCodeBench v6: 88.4 (у Qwen3.5 74.6);
🟢ArenaHard v2: 83.5 против 65.4 у Qwen3.5;
🟢IFBench: 82.9 против 70.2;
🟢На Codeforces модель набрала рейтинг 2345 с TIR (на уровне моделей с 300B+ параметров).
🟡Слабые места
Задачи, требующие глубоких знаний (MMLU-Pro, GPQA-Diamond) и агентные сценарии (BFCL v4, τ²-Bench, SWE Verified). Тут Qwen3.5 пока впереди.
NVIDIA обещает подтянуть наукоёмкий претрейн и агентный RL в следующих версиях Nemotron-Cascade.
📌Лицензирование: NVIDIA Open Model License.
🟡Модель
🟡SFT-датасет
🟡RL-данные
🟡Техотчет
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Nemotron#Cascade2#NVIDIA