TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #425 · 20 апр.

Недавно делал быстрый прототип асинхронного приложения в котором требовалось вызывать много синхронного кода. Да, я знаю, что это не лучший дизайн, но нужно было быстрое решение на один процесс и без очередей. Поэтому я выполнял код в потоках. Выглядело это примерно так: from fastapi.concurrency import run_in_threadpool async def execute(data: DataRequest) -> DataResponse: try: result = await run_in_threadpool(sync_function, data) return DataResponse(data=result) except Exception as e: return DataResponse( error=str(e), success=False, ) В общем работает нормально. Для всех вызовов под капотом используется общий тредпул, всё работает предсказуемо. Но потребовалось изменить количество запускаемых в пуле потоков (по умолчанию создается 40 воркеров). Так как дело происходит с FastAPI, делается это через lifespan используя настройки anyio: import anyio @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): limiter = anyio.to_thread.current_default_thread_limiter() limiter.total_tokens = 100 yield # если вдруг нужно вернуть обратно limiter.total_tokens = 40 Зачем менять количество воркеров? - уменьшить, если оперативки мало (один тред занимает ~8мб) - увеличить чтобы выдержать нагрузку Если есть предложения получше при тех же вводных - предлагайте😉 #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #cascade2

当前筛选 #cascade2清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9711 · 21.03.2026 г., 12:15

🌟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