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NVDIA의 Llama Nemotron Ultra 253B를 API로 사용하는 방법

Young-jae

Young-jae

24 June 2025

NVDIA의 Llama Nemotron Ultra 253B를 API로 사용하는 방법

빠르게 발전하는 대형 언어 모델 환경에서 NVIDIA의 Llama Nemotron Ultra 253B는 고급 추론 능력을 요구하는 기업들에게 강력한 선택지로 자리 잡고 있습니다. 이 포괄적인 가이드는 모델의 인상적인 성능을 살펴보고, 다른 주요 오픈소스 모델과 비교하며, 애플리케이션에서 API를 구현하기 위한 명확한 단계를 제공합니다.

llama-3.1-nemotron-ultra-253b 벤치마크

llama-3.1-nemotron-ultra-253b 벤치마크

Llama Nemotron Ultra 253B는 중요한 추론 및 에이전트 벤치마크에서 뛰어난 결과를 제공합니다. 특히 "Reasoning ON/OFF" 기능이 성능 차이를 극적으로 보여줍니다:

수학적 추론

Llama Nemotron Ultra 253B는 수학적 추론 작업에서 진가를 발휘합니다:

Reasoning ON 상태에서 97%의 정확도로, Llama Nemotron Ultra 253B는 이 도전적인 수학 벤치마크를 거의 완벽하게 수행합니다.

이 놀라운 56점 향상은 Llama Nemotron Ultra 253B의 추론 능력이 복잡한 수학 문제에 대한 성능을 어떻게 변화시키는지를 보여줍니다.

과학적 추론

뛰어난 향상은 Llama Nemotron Ultra 253B가 대학원 수준의 물리학 문제를 체계적으로 분석하여 해결할 수 있는 능력을 보여줍니다.

프로그래밍 및 도구 사용

Llama Nemotron Ultra 253B는 추론 활성화 상태에서 코딩 성능이 두 배 이상 향상됩니다.

이 벤치마크는 모델이 두 가지 모드에서 강력한 도구 사용 능력을 제공함을 보여주며, 효과적인 AI 에이전트를 구축하는 데 필수적입니다.

지시 사항 따르기

두 모드 모두 탁월한 성능을 보여주며, Llama Nemotron Ultra 253B는 추론 모드에 관계없이 강력한 지시 사항 따르기 능력을 유지합니다.

Llama Nemotron Ultra 253B vs. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1은 오픈소스 추론 모델의 금본위 제도로 여겨지지만, Llama Nemotron Ultra 253B는 주요 추론 벤치마크에서 그 성능을 맞추거나 초과합니다:

Llama Nemotron Ultra 253B vs. Llama 4

다가오는 Llama 4 Behemoth 및 Maverick 모델과 비교할 때:

Llama Nemotron Ultra 253B를 API를 통해 테스트해 보세요

Llama Nemotron Ultra 253B를 애플리케이션에 구현하려면 최적의 성능을 보장하기 위해 특정 단계를 따라야 합니다:

1단계: API 접근 권한 얻기

Llama Nemotron Ultra 253B에 접근하려면:

2단계: 개발 환경 설정하기

API 호출을 하기 전에:

3단계: API 클라이언트 구성하기

NVIDIA의 엔드포인트로 OpenAI 클라이언트를 초기화하세요:

client = OpenAI(
  base_url = "<https://integrate.api.nvidia.com/v1>",
  api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"
)
💡
API를 애플리케이션에 완전히 구현하기 전에 테스트해 볼 수 있습니다. API 테스트를 위해 Apidog를 테스트 도구로 고려해 보세요. 
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4단계: 적절한 추론 모드 결정하기

Llama Nemotron Ultra 253B는 두 가지 뚜렷한 작동 모드를 제공합니다:

5단계: 시스템 및 사용자 프롬프트 제작하기

Reasoning ON 모드에서는:

Reasoning OFF 모드에서는:

6단계: 생성 매개변수 구성하기

최적의 결과를 위해:

7단계: API 요청을 하고 응답 처리하기

모든 매개변수가 구성된 완료 요청을 생성하세요:

completion = client.chat.completions.create(
  model="nvidia/llama-3.1-nemotron-ultra-253b-v1",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "detailed thinking on"},
    {"role": "user", "content": "Your prompt here"}
  ],
  temperature=0.6,
  top_p=0.95,
  max_tokens=4096,
  stream=True
)

8단계: 응답 처리 및 표시하기

스트리밍을 사용하는 경우:

for chunk in completion:
  if chunk.choices[0].delta.content is not None:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

비스트리밍 응답은 completion.choices[0].message.content에 간단히 접근하면 됩니다.

결론

Llama Nemotron Ultra 253B는 오픈소스 추론 모델에서 상당한 발전을 나타내며, 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능을 제공합니다. 고유한 이중 추론 모드, 뛰어난 기능 호출 능력 및 대규모 컨텍스트 창을 결합하여 고급 추론 능력이 필요한 기업 AI 애플리케이션에 이상적인 선택이 됩니다.

이 기사에 개략적으로 설명된 단계별 API 구현 가이드를 통해 개발자는 Llama Nemotron Ultra 253B의 잠재력을 최대한 활용하여 복잡한 문제를 인간 수준의 추론으로 해결하는 정교한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. AI 에이전트를 구축하든, RAG 시스템을 향상시키든, 전문 애플리케이션을 개발하든, Llama Nemotron Ultra 253B는 상업적으로 유용한 오픈소스 패키지로 차세대 AI 기능의 강력한 기초를 제공합니다.

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