# DeepSeek-R1-0528 : comment l'exécuter localement DeepSeek-R1-0528 est la nouvelle mise à jour de DeepSeek pour leur modèle de raisonnement R1. Le modèle complet de 671 milliards de paramètres nécessite 715 Go d'espace disque. La version quantifiée dynamique **1,66 bits** utilise 162 Go (-80 % de réduction de taille). GGUF : [DeepSeek-R1-0528-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF) DeepSeek a également publié une version distillée R1-0528 en ajustant Qwen3 (8B). La distillation atteint des performances similaires à Qwen3 (235B). ***Vous pouvez aussi*** [***affiner Qwen3 Distill***](#fine-tuning-deepseek-r1-0528-with-unsloth) ***avec Unsloth***. Qwen3 GGUF : [DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF) Tous les téléchargements utilisent Unsloth [méthodologie Dynamic 2.0](https://unsloth.ai/docs/fr/bases/unsloth-dynamic-2.0-ggufs) pour des performances SOTA en MMLU 5-shot et en divergence KL, ce qui signifie que vous pouvez exécuter et affiner des LLM DeepSeek quantifiés avec une perte d'exactitude minimale. **Navigation des tutoriels :** Exécuter dans llama.cpp Exécuter dans Ollama/Open WebUI Affinage de R1-0528 {% hint style="success" %} NOUVEAU : Grandes améliorations de l'appel d'outils et corrections des modèles de chat.\ \ Nouveau [quant TQ1\_0 dynamique 1,66 bits](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF?show_file_info=DeepSeek-R1-0528-UD-TQ1_0.gguf) - 162 Go de taille. Idéal pour 192 Go de RAM (y compris Mac) et les utilisateurs d'Ollama. Essayez : `ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF:TQ1_0` {% endhint %} ## :gear: Paramètres recommandés Pour DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, le modèle peut pratiquement s'adapter à n'importe quelle configuration, même celles disposant de seulement 20 Go de RAM. Il n'y a pas besoin de préparation préalable.\ \ Cependant, pour le modèle R1-0528 complet qui fait 715 Go, vous aurez besoin d'une préparation supplémentaire. La quantification 1,78 bits (IQ1\_S) tiendra sur un GPU 1x 24 Go (avec toutes les couches déchargées). Attendez-vous à environ 5 tokens/s avec cette configuration si vous disposez également d'un bonus de 128 Go de RAM. Il est recommandé d'avoir au moins 64 Go de RAM pour exécuter cette quantification (vous obtiendrez 1 token/s sans GPU). Pour des performances optimales, vous aurez besoin d'au moins **180 Go de mémoire unifiée ou 180 Go combinés RAM+VRAM** pour 5+ tokens/s. Nous suggérons d'utiliser notre quantification 2,7 bits (Q2\_K\_XL) ou 2,4 bits (IQ2\_XXS) pour équilibrer taille et précision ! La version 2,4 bits fonctionne également bien. {% hint style="success" %} Bien que non nécessaire, pour de meilleures performances, faites en sorte que votre VRAM + RAM combinées = à la taille de la quantification que vous téléchargez. {% endhint %} ### 🐳 Paramètres recommandés officiels : Selon [DeepSeek](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528), voici les paramètres recommandés pour l'inférence R1 (R1-0528 et la distillation Qwen3 doivent utiliser les mêmes paramètres) : * Réglez la **température 0,6** pour réduire la répétition et l'incohérence. * Réglez **top\_p à 0,95** (recommandé) * Effectuez plusieurs tests et faites la moyenne des résultats pour une évaluation fiable. ### :1234: Format du modèle de chat / du prompt R1-0528 utilise le même modèle de chat que le modèle R1 original. Vous n'avez pas besoin de forcer `\n` , mais vous pouvez toujours l'ajouter ! ``` <｜begin▁of▁sentence｜><｜User｜>What is 1+1?<｜Assistant｜>It's 2.<｜end▁of▁sentence｜><｜User｜>Explain more!<｜Assistant｜> ``` Un BOS est ajouté de force, et un EOS sépare chaque interaction. Pour éviter les doubles tokens BOS pendant l'inférence, vous ne devez appeler que `tokenizer.encode(..., add_special_tokens = False)` puisque le modèle de chat ajoute automatiquement un token BOS également.\ Pour l'inférence llama.cpp / GGUF, vous devez ignorer le BOS car il l'ajoutera automatiquement : ``` <｜User｜>What is 1+1?<｜Assistant｜> ``` La `` et `` les tokens obtiennent leurs propres tokens désignés. ## Téléversements de modèles **TOUS nos téléversements** - y compris ceux qui ne sont pas basés sur imatrix ou dynamiques, utilisent notre jeu de données de calibration, spécialement optimisé pour les tâches conversationnelles, de codage et de langue. * Qwen3 (8B) distillé : [DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF) * Téléversements du modèle DeepSeek-R1-0528 complet ci-dessous : Nous avons aussi téléversé [IQ4\_NL](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF/tree/main/IQ4_NL) et [Q4\_1](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF/tree/main/Q4_1) des quants qui s'exécutent spécifiquement plus rapidement pour les appareils ARM et Apple respectivement.

Bits MoE	Type + Lien	Taille sur disque	Détails
1,66 bit	TQ1_0	162 Go	1,92/1,56 bit
1,78 bit	IQ1_S	185 Go	2,06/1,56 bit
1,93 bit	IQ1_M	200 Go	2.5/2.06/1.56
2,42 bit	IQ2_XXS	216 Go	2,5/2,06 bit
2,71 bit	Q2_K_XL	251 Go	3,5/2,5 bit
3,12 bit	IQ3_XXS	273 Go	3,5/2,06 bit
3,5 bit	Q3_K_XL	296 Go	4,5/3,5 bit
4,5 bit	Q4_K_XL	384 Go	5,5/4,5 bit
5,5 bit	Q5_K_XL	481 Go	6,5/5,5 bit

Nous avons aussi mis en ligne des versions en [format BF16](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-BF16), et le format original [format FP8 (float8)](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528). ## Exécutez les tutoriels DeepSeek-R1-0528 : ### :llama: Exécuter dans Ollama/Open WebUI 1. Installer `ollama` si vous ne l'avez pas encore fait ! Vous ne pouvez exécuter que des modèles jusqu'à 32B de taille. Pour exécuter le modèle R1-0528 complet de 720 Go, [voir ici](#run-full-r1-0528-on-ollama-open-webui). ```bash apt-get update apt-get install pciutils -y curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 2. Exécutez le modèle ! Notez que vous pouvez appeler `ollama serve`dans un autre terminal s'il échoue ! Nous incluons toutes nos corrections et paramètres suggérés (température etc.) dans `params` dans notre upload Hugging Face ! ```bash ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_XL ``` 3. **(NOUVEAU) Pour exécuter le R1-0528 complet dans Ollama, vous pouvez utiliser notre TQ1\_0 (quant 162 Go) :** ```bash OLLAMA_MODELS=unsloth_downloaded_models ollama serve & ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF:TQ1_0 ``` ### :llama: Exécuter le R1-0528 complet sur Ollama/Open WebUI Open WebUI a réalisé un tutoriel étape par étape sur la façon d'exécuter R1 ici et pour R1-0528, vous devrez simplement remplacer R1 par la nouvelle quantification 0528 : [docs.openwebui.com/tutorials/integrations/deepseekr1-dynamic/](https://docs.openwebui.com/tutorials/integrations/deepseekr1-dynamic/) **(NOUVEAU) Pour exécuter le R1-0528 complet dans Ollama, vous pouvez utiliser notre TQ1\_0 (quant 162 Go) :** ```bash OLLAMA_MODELS=unsloth_downloaded_models ollama serve & ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF:TQ1_0 ``` Si vous souhaitez utiliser l'une des quantifications plus grandes que TQ1\_0 (162 Go) sur Ollama, vous devez d'abord fusionner les 3 fichiers GGUF divisés en 1 comme le code ci-dessous. Ensuite, vous devrez exécuter le modèle localement. ```bash ./llama.cpp/llama-gguf-split --merge \ DeepSeek-R1-0528-GGUF/DeepSeek-R1-0528-UD-IQ1_S/DeepSeek-R1-0528-UD-IQ1_S-00001-of-00003.gguf \ fichier_fusionné.gguf ``` ### ✨ Exécuter le R1 distillé Qwen3 dans llama.cpp 1. **Pour exécuter le modèle R1-0528 complet de 720 Go,** [**voir ici**](#run-full-r1-0528-on-llama.cpp)**.** Obtenez la dernière `llama.cpp` sur [GitHub ici](https://github.com/ggml-org/llama.cpp). Vous pouvez aussi suivre les instructions de compilation ci-dessous. Changez `-DGGML_CUDA=ON` en `-DGGML_CUDA=OFF` si vous n'avez pas de GPU ou si vous voulez simplement de l'inférence CPU. **Pour les appareils Apple Mac / Metal**, définissez `-DGGML_CUDA=OFF` puis continuez comme d'habitude - le support Metal est activé par défaut. ```bash apt-get update apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \ -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-cli llama-gguf-split cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp ``` 2. Puis utilisez llama.cpp directement pour télécharger le modèle : ```bash ./llama.cpp/llama-cli -hf unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_XL --jinja ``` ### ✨ Exécuter le R1-0528 complet sur llama.cpp 1. Obtenez la dernière `llama.cpp` sur [GitHub ici](https://github.com/ggml-org/llama.cpp). Vous pouvez aussi suivre les instructions de compilation ci-dessous. Changez `-DGGML_CUDA=ON` en `-DGGML_CUDA=OFF` si vous n'avez pas de GPU ou si vous voulez simplement de l'inférence CPU. **Pour les appareils Apple Mac / Metal**, définissez `-DGGML_CUDA=OFF` puis continuez comme d'habitude - le support Metal est activé par défaut. ```bash apt-get update apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \ -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-quantize llama-cli llama-gguf-split llama-mtmd-cli cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp ``` 2. Si vous voulez utiliser `llama.cpp` directement pour charger les modèles, vous pouvez faire ce qui suit : (:IQ1\_S) est le type de quantification. Vous pouvez aussi télécharger via Hugging Face (point 3). Ceci est similaire à `ollama run` . Utilisez `export LLAMA_CACHE="dossier"` pour forcer `llama.cpp` pour enregistrer à un emplacement spécifique. {% hint style="success" %} Veuillez essayer `-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"` pour décharger toutes les couches MoE sur le CPU ! Cela vous permet effectivement de placer toutes les couches non-MoE sur 1 GPU, améliorant les vitesses de génération. Vous pouvez personnaliser l'expression regex pour décharger plus de couches si vous avez plus de capacité GPU. Si vous avez un peu plus de mémoire GPU, essayez `-ot ".ffn_(up|down)_exps.=CPU"` Cela décharge les couches MoE de projection up et down. Essayez `-ot ".ffn_(up)_exps.=CPU"` si vous avez encore plus de mémoire GPU. Cela ne décharge que les couches MoE de projection up. Et enfin déchargez toutes les couches via `-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"` Ceci utilise le moins de VRAM. Vous pouvez aussi personnaliser la regex, par exemple `-ot "\.(6|7|8|9|[0-9][0-9]|[0-9][0-9][0-9])\.ffn_(gate|up|down)_exps.=CPU"` signifie décharger les couches MoE gate, up et down mais uniquement à partir de la 6e couche. {% endhint %} ```bash export LLAMA_CACHE="unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF" ./llama.cpp/llama-cli \ -hf unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF:IQ1_S \ --cache-type-k q4_0 \ --threads -1 \ --n-gpu-layers 99 \ --prio 3 \ --temp 0.6 \ --top-p 0.95 \ --min-p 0.01 \ --ctx-size 16384 \ --seed 3407 \ -ot ".ffn_.*_exps.=CPU" ``` 3. Téléchargez le modèle via (après avoir installé `pip install huggingface_hub hf_transfer` ). Vous pouvez choisir `UD-IQ1_S`(quant dynamique 1,78 bit) ou d'autres versions quantifiées comme `Q4_K_M` . Nous **recommandons d'utiliser notre quant dynamique 2,7 bits**** ****`UD-Q2_K_XL`**** ****pour équilibrer taille et précision**. Plus de versions sur : [https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF) {% code overflow="wrap" %} ```python # !pip install huggingface_hub hf_transfer import os os.environ["HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER"] = "0" # Peut parfois limiter le débit, donc mettez à 0 pour désactiver from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download( repo_id = "unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF", local_dir = "unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF", allow_patterns = ["*UD-IQ1_S*"], # Dynamique 1bit (168Go) Utilisez "*UD-Q2_K_XL*" pour Dynamique 2bit (251Go) ) ``` {% endcode %} 4. Exécutez le test Flappy Bird d'Unsloth comme décrit dans notre Quant dynamique 1,58 bit pour DeepSeek R1. 5. Modifier `--threads 32` pour le nombre de threads CPU, `--ctx-size 16384` pour la longueur de contexte, `--n-gpu-layers 2` pour le déchargement sur GPU du nombre de couches. Essayez de l'ajuster si votre GPU manque de mémoire. Supprimez-le également si vous avez uniquement une inférence CPU. {% code overflow="wrap" %} ```bash ./llama.cpp/llama-cli \ --model unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF/UD-IQ1_S/DeepSeek-R1-0528-UD-IQ1_S-00001-of-00004.gguf \ --cache-type-k q4_0 \ --threads -1 \ --n-gpu-layers 99 \ --prio 3 \ --temp 0.6 \ --top-p 0.95 \ --min-p 0.01 \ --ctx-size 16384 \ --seed 3407 \ -ot ".ffn_.*_exps.=CPU" \ -no-cnv \ --prompt "<｜User｜>Create a Flappy Bird game in Python. You must include these things:\n1. You must use pygame.\n2. The background color should be randomly chosen and is a light shade. Start with a light blue color.\n3. Pressing SPACE multiple times will accelerate the bird.\n4. The bird's shape should be randomly chosen as a square, circle or triangle. The color should be randomly chosen as a dark color.\n5. Place on the bottom some land colored as dark brown or yellow chosen randomly.\n6. Make a score shown on the top right side. Increment if you pass pipes and don't hit them.\n7. Make randomly spaced pipes with enough space. Color them randomly as dark green or light brown or a dark gray shade.\n8. When you lose, show the best score. Make the text inside the screen. Pressing q or Esc will quit the game. Restarting is pressing SPACE again.\nThe final game should be inside a markdown section in Python. Check your code for errors and fix them before the final markdown section.<｜Assistant｜>" ``` {% endcode %} ## :8ball: Test Heptagone Vous pouvez également tester nos quantifications dynamiques via [r/Localllama](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1j7r47l/i_just_made_an_animation_of_a_ball_bouncing/) qui teste le modèle en créant un moteur physique basique pour simuler des balles tournant dans une forme heptagonale fermée en mouvement.

L'objectif est de faire tourner l'heptagone, et les balles à l'intérieur de l'heptagone doivent se déplacer.

Invite complète pour exécuter le modèle

{% code overflow="wrap" %} ```bash ./llama.cpp/llama-cli \ --model unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF/UD-IQ1_S/DeepSeek-R1-0528-UD-IQ1_S-00001-of-00004.gguf \ --cache-type-k q4_0 \ --threads -1 \ --n-gpu-layers 99 \ --prio 3 \ --temp 0.6 \ --top_p 0.95 \ --min_p 0.01 \ --ctx-size 16384 \ --seed 3407 \ -ot ".ffn_.*_exps.=CPU" \ -no-cnv \ --prompt "<｜User｜>Écrivez un programme Python qui montre 20 balles rebondissant à l'intérieur d'un heptagone tournant :\n- Toutes les balles ont le même rayon.\n- Toutes les balles ont un numéro de 1 à 20.\n- Toutes les balles tombent du centre de l'heptagone au démarrage.\n- Les couleurs sont : #f8b862, #f6ad49, #f39800, #f08300, #ec6d51, #ee7948, #ed6d3d, #ec6800, #ec6800, #ee7800, #eb6238, #ea5506, #ea5506, #eb6101, #e49e61, #e45e32, #e17b34, #dd7a56, #db8449, #d66a35\n- Les balles doivent être affectées par la gravité et la friction, et elles doivent rebondir sur les parois en rotation de manière réaliste. Il doit également y avoir des collisions entre les balles.\n- Le matériau de toutes les balles fait que la hauteur du rebond suite à l'impact ne dépassera pas le rayon de l'heptagone, mais sera supérieure au rayon de la balle.\n- Toutes les balles tournent avec friction, les numéros sur la balle peuvent être utilisés pour indiquer la rotation de la balle.\n- L'heptagone tourne autour de son centre, et la vitesse de rotation est de 360 degrés en 5 secondes.\n- La taille de l'heptagone doit être suffisamment grande pour contenir toutes les balles.\n- N'utilisez pas la bibliothèque pygame ; implémentez vous-même les algorithmes de détection de collision et la réponse aux collisions, etc. Les bibliothèques Python suivantes sont autorisées : tkinter, math, numpy, dataclasses, typing, sys.\n- Tous les codes doivent être mis dans un seul fichier Python.<｜Assistant｜>" ``` {% endcode %}

## 🦥 Affinage de DeepSeek-R1-0528 avec Unsloth Pour affiner **DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B** en utilisant Unsloth, nous avons créé un nouveau notebook GRPO comportant une fonction de récompense personnalisée conçue pour améliorer significativement les sorties multilingues - augmentant spécifiquement le taux de réponses dans la langue souhaitée (dans notre exemple nous utilisons l'indonésien mais vous pouvez utiliser n'importe quelle langue) de plus de 40 %. * [**Notebook DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B**](https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/DeepSeek_R1_0528_Qwen3_\(8B\)_GRPO.ipynb) **- nouveau** Bien que de nombreux LLM de raisonnement aient des capacités multilingues, ils produisent souvent des sorties en langues mélangées dans leurs traces de raisonnement, combinant l'anglais avec la langue cible. Notre fonction de récompense atténue efficacement ce problème en encourageant fortement les sorties dans la langue désirée, conduisant à une amélioration substantielle de la cohérence linguistique. Cette fonction de récompense est également entièrement personnalisable, vous permettant de l'adapter à d'autres langues ou d'affiner pour des domaines ou cas d'utilisation spécifiques. {% hint style="success" %} Le meilleur dans toute cette fonction de récompense et ce notebook est que vous N'AVEZ PAS besoin d'un jeu de données linguistique pour forcer votre modèle à apprendre une langue spécifique. Le notebook n'a aucun jeu de données indonésien. {% endhint %} Unsloth rend l'affinage de la distillation R1-Qwen3 2× plus rapide, utilise 70 % de VRAM en moins, et prend en charge des longueurs de contexte 8× plus longues. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/tutorials/deepseek-r1-0528-how-to-run-locally.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.