# DeepSeek-V3-0324 : comment l'exécuter localement {% hint style="info" %} Veuillez consulter (mise à jour du 28 mai 2025) pour apprendre comment exécuter DeepSeek plus rapidement et plus efficacement ! {% endhint %} DeepSeek est de retour ! Après avoir publié V3, R1 Zero et R1 en décembre 2024 et janvier 2025, DeepSeek a mis à jour leurs points de contrôle / modèles pour V3, et a publié une mise à jour en mars ! Selon DeepSeek, MMLU-Pro a bondi de +5,3 % pour atteindre 81,2 %. **GPQA +9,3 points %**. AIME + 19,8 % et LiveCodeBench + 10,0 % ! Ils ont fourni un graphique montrant comment ils se comparaient au point de contrôle V3 précédent et à d'autres modèles comme GPT 4.5 et Claude Sonnet 3.7. **Mais comment exécuter un modèle de 671 milliards de paramètres localement ?**

Bits MoE	Type	Taille sur disque	Précision	Lien	Détails
1,78 bit	IQ1_S	173 Go	D'accord	Lien	2,06/1,56 bit
1,93 bit	IQ1_M	183 Go	Moyen	Lien	2.5/2.06/1.56
2,42 bit	IQ2_XXS	203 Go	Suggéré	Lien	2,5/2,06 bit
2,71 bit	Q2_K_XL	231 Go	Suggéré	Lien	3,5/2,5 bit
3,5 bit	Q3_K_XL	320 Go	Super	Lien	4,5/3,5 bit
4,5 bit	Q4_K_XL	406 Go	Meilleur	Lien	5,5/4,5 bit

{% hint style="success" %} L'upload original de DeepSeek V3 est en float8, ce qui prend 715 Go. L'utilisation de Q4\_K\_M réduit de moitié la taille du fichier à environ 404 Go, et notre quantification dynamique 1,78 bit tient autour de 151 Go. **Nous suggérons d'utiliser notre quantification 2,7 bits pour équilibrer taille et précision ! La version 2,4 bits fonctionne également bien !** {% endhint %} ## :gear: Paramètres officiels recommandés Selon [DeepSeek](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324), voici les paramètres recommandés pour l'inférence : * **Température de 0,3** (Peut-être 0,0 pour le codage comme [vu ici](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/parameter_settings)) * Min\_P de 0,00 (optionnel, mais 0,01 fonctionne bien, la valeur par défaut de llama.cpp est 0,1) * Modèle de chat : `<｜User｜>Créez un jeu Flappy Bird jouable simple en Python. Placez le jeu final à l'intérieur d'une section markdown.<｜Assistant｜>` * Un jeton BOS de `<｜begin▁of▁sentence｜>` est ajouté automatiquement lors de la tokenisation (ne l'ajoutez PAS manuellement !) * DeepSeek a mentionné l'utilisation d'un **prompt système** également (optionnel) - il est en chinois : `该助手为DeepSeek Chat，由深度求索公司创造。\n今天是3月24日，星期一。` ce qui se traduit par : `L'assistant est DeepSeek Chat, créé par DeepSeek.\nAujourd'hui, nous sommes le lundi 24 mars.` * **Pour la quantification du cache KV, utilisez 8 bits, PAS 4 bits - nous avons constaté que cela donnait des résultats nettement moins bons.** ## 📖 Tutoriel : Comment exécuter DeepSeek-V3 dans 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. {% hint style="warning" %} REMARQUE l'utilisation de `-DGGML_CUDA=ON` pour les GPU peut prendre 5 minutes à compiler. Le CPU seul prend 1 minute pour compiler. Vous pourriez être intéressé par les binaires précompilés de llama.cpp. {% endhint %} ```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 cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp ``` 2. 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` . **Je recommande d'utiliser notre quantification dynamique 2,7 bits**** ****`UD-Q2_K_XL`**** ****pour équilibrer taille et précision**. Plus de versions sur : {% code overflow="wrap" %} ```python # !pip install huggingface_hub hf_transfer import os os.environ["HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER"] = "1" from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download( repo_id = "unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF-UD", local_dir = "unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF-UD", allow_patterns = ["*UD-Q2_K_XL*"], # Dynamique 2,7 bits (230 Go) Utilisez "*UD-IQ_S*" pour Dynamique 1,78 bit (151 Go) ) ``` {% endcode %} 3. Exécutez le test Flappy Bird d'Unsloth comme décrit dans notre Quant dynamique 1,58 bit pour DeepSeek R1. 4. 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.

./llama.cpp/llama-cli \
    --model unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF-UD/blob/main/UD-Q2_K_XL/DeepSeek-V3-0324-UD-Q2_K_XL-00001-of-00006.gguf \
    --cache-type-k q8_0 \
    --threads 20 \
    --n-gpu-layers 2 \
    -no-cnv \
    --prio 3 \
    --temp 0.3 \
    --min-p 0.01 \
    --ctx-size 4096 \
    --seed 3407 \
    --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｜>"

Si nous exécutons ce qui précède, nous obtenons 2 résultats très différents.

Version standard 2 bits : Cliquer pour voir le résultat (avertissement crises d'épilepsie !)
Version dynamique 2 bits : Voir le résultat ci-dessous :

2 bits standard. Échoue avec l'arrière-plan, échoue avec la collision

2 bits dynamique. Réussit à créer un jeu jouable.

5. Comme DeepSeek-R1, V3 a 61 couches. Par exemple, avec un GPU 24 Go ou 80 Go, vous pouvez vous attendre à décharger après arrondi vers le bas (réduire de 1 si cela dépasse la mémoire) : | Quant | Taille du fichier | GPU 24 Go | GPU 80 Go | 2x GPU 80 Go | | ------- | ----------------- | --------- | --------- | ------------ | | 1,73bit | 173 Go | 5 | 25 | 56 | | 2,22bit | 183 Go | 4 | 22 | 49 | | 2,51bit | 212 Go | 2 | 19 | 32 | ### Exécution sur Mac / appareils Apple Pour les appareils Apple Metal, faites attention à `--n-gpu-layers`. Si vous constatez que la machine manque de mémoire, réduisez-le. Pour une machine à mémoire unifiée de 128 Go, vous devriez pouvoir décharger environ 59 couches. ```bash ./llama.cpp/llama-cli \ --model DeepSeek-R1-GGUF/DeepSeek-V3-0324-UD-IQ1_S/DeepSeek-V3-0324-UD-IQ1_S-00001-of-00003.gguf \ --cache-type-k q4_0 \ --threads 16 \ --prio 2 \ --temp 0.6 \ --ctx-size 8192 \ --seed 3407 \ --n-gpu-layers 59 \ -no-cnv \ --prompt "<｜User｜>Create a Flappy Bird game in Python.<｜Assistant｜>" ``` ## :8ball: Test Heptagone Nous testons également nos quants 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.

{% code overflow="wrap" %} ```bash ./llama.cpp/llama-cli \ --model unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF-UD/blob/main/UD-Q2_K_XL/DeepSeek-V3-0324-UD-Q2_K_XL-00001-of-00006.gguf \ --cache-type-k q8_0 \ --threads 20 \ --n-gpu-layers 2 \ -no-cnv \ --prio 3 \ --temp 0.3 \ --min_p 0.01 \ --ctx-size 4096 \ --seed 3407 \ --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 %}


2 bits non dynamique. Échoue - AVERTISSEMENT CRISES D'ÉPILEPSIE encore !	unsloth-q2_k_rotate.txt	InShot_20250325_185636426.gif
2 bits dynamique. Résout en fait correctement le casse-tête de l'heptagone !!	unsloth-q2_k_xl_rotate.txt	InShot_20250325_181710554.gif
Float8 original	fp8-heptagon.txt	InShot_20250325_181423756.gif

Le quant dynamique 2,7 bits qui ne fait que 230 Go parvient en fait à résoudre le casse-tête de l'heptagone ! La sortie complète pour les 3 versions (y compris le fp8 complet) est ci-dessous :

Code heptagone 2 bits dynamique

```python import tkinter as tk import math import numpy as np from dataclasses import dataclass from typing import List, Tuple, Optional # Constantes HEPTAGON_RADIUS = 300 BALL_RADIUS = 20 GRAVITY = 0.2 FRICTION = 0.99 BOUNCE_FACTOR = 0.8 ROTATION_SPEED = 360 / 5 # degrés par seconde SPIN_FRICTION = 0.98 BALL_COLORS = [ "#f8b862", "#f6ad49", "#f39800", "#f08300", "#ec6d51", "#ee7948", "#ed6d3d", "#ec6800", "#ec6800", "#ee7800", "#eb6238", "#ea5506", "#ea5506", "#eb6101", "#e49e61", "#e45e32", "#e17b34", "#dd7a56", "#db8449", "#d66a35" ] @dataclass class Ball: x : float y : float vx : float vy : float number : int spin : float = 0.0 color : str = "#000000" @dataclass class Wall: x1 : float y1 : float x2 : float y2 : float class BouncingBalls: def __init__(self, root): self.root = root self.canvas = tk.Canvas(root, width=800, height=800, bg="white") self.canvas.pack() self.balls : List[Ball] = [] self.walls : List[Wall] = [] self.heptagon_angle = 0 self.last_time = 0 self.setup_balls() self.setup_heptagon() self.root.after(16, self.update) self.root.bind("", self.reset_balls) def setup_balls(self): for i in range(20): ball = Ball( x=400, y=400, vx=np.random.uniform(-5, 5), vy=np.random.uniform(-5, 5), number=i+1, color=BALL_COLORS[i] ) self.balls.append(ball) def setup_heptagon(self): # Créer les parois initiales de l'heptagone self.update_heptagon_walls(0) def update_heptagon_walls(self, angle): self.walls = [] center_x, center_y = 400, 400 angle_rad = math.radians(angle) for i in range(7): angle1 = angle_rad + 2 * math.pi * i / 7 angle2 = angle_rad + 2 * math.pi * (i + 1) / 7 x1 = center_x + HEPTAGON_RADIUS * math.cos(angle1) y1 = center_y + HEPTAGON_RADIUS * math.sin(angle1) x2 = center_x + HEPTAGON_RADIUS * math.cos(angle2) y2 = center_y + HEPTAGON_RADIUS * math.sin(angle2) self.walls.append(Wall(x1, y1, x2, y2)) def reset_balls(self, event=None): for ball in self.balls: ball.x = 400 ball.y = 400 ball.vx = np.random.uniform(-5, 5) ball.vy = np.random.uniform(-5, 5) ball.spin = np.random.uniform(-5, 5) def update(self): current_time = self.root.after_idle(self.root.after, 16, self.update) if self.last_time == 0: self.last_time = current_time return # Calculer le temps delta (approximatif) dt = 0.016 # Supposé ~60 FPS # Mettre à jour la rotation de l'heptagone self.heptagon_angle += ROTATION_SPEED * dt self.update_heptagon_walls(self.heptagon_angle) # Mettre à jour les balles for ball in self.balls: # Appliquer la gravité ball.vy += GRAVITY # Appliquer la friction ball.vx *= FRICTION ball.vy *= FRICTION ball.spin *= SPIN_FRICTION # Déplacer la balle ball.x += ball.vx ball.y += ball.vy # Vérifier les collisions avec les parois self.check_wall_collisions(ball) # Vérifier les collisions avec les autres balles for other in self.balls: if other.number != ball.number: self.check_ball_collision(ball, other) # Tout dessiner self.draw() def check_wall_collisions(self, ball): for wall in self.walls: # Trouver le point le plus proche sur le segment de la paroi par rapport à la balle closest = self.closest_point_on_segment( wall.x1, wall.y1, wall.x2, wall.y2, ball.x, ball.y ) # Calculer la distance à la paroi dx = ball.x - closest[0] dy = ball.y - closest[1] distance = math.sqrt(dx*dx + dy*dy) if distance < BALL_RADIUS: # Collision détectée # Calculer le vecteur normal nx = dx / distance ny = dy / distance # Calculer la vitesse relative selon la normale v_rel = ball.vx * nx + ball.vy * ny if v_rel < 0: # Se dirige vers la paroi # Calculer l'impulsion j = -(1 + BOUNCE_FACTOR) * v_rel # Appliquer l'impulsion ball.vx += j * nx ball.vy += j * ny # Ajouter un peu de rotation basée sur la collision ball.spin += (ball.vx * ny - ball.vy * nx) * 0.1 # Déplacer la balle hors de la collision penetration = BALL_RADIUS - distance ball.x += penetration * nx ball.y += penetration * ny def check_ball_collision(self, ball1, ball2): dx = ball2.x - ball1.x dy = ball2.y - ball1.y distance = math.sqrt(dx*dx + dy*dy) if distance < 2 * BALL_RADIUS: # Collision détectée nx = dx / distance ny = dy / distance # Calculer la vitesse relative v_rel_x = ball2.vx - ball1.vx v_rel_y = ball2.vy - ball1.vy v_rel = v_rel_x * nx + v_rel_y * ny if v_rel < 0: # Se dirigent l'un vers l'autre # Calculer l'impulsion j = -(1 + BOUNCE_FACTOR) * v_rel / 2 # Appliquer les impulsions ball1.vx -= j * nx ball1.vy -= j * ny ball2.vx += j * nx ball2.vy += j * ny # Ajouter de la rotation basée sur la collision ball1.spin += (ball1.vx * ny - ball1.vy * nx) * 0.05 ball2.spin += (ball2.vx * ny - ball2.vy * nx) * 0.05 # Écarter les balles penetration = 2 * BALL_RADIUS - distance ball1.x -= penetration * nx * 0.5 ball1.y -= penetration * ny * 0.5 ball2.x += penetration * nx * 0.5 ball2.y += penetration * ny * 0.5 @staticmethod def closest_point_on_segment(x1, y1, x2, y2, x, y): # Vecteur du point au début du segment dx = x - x1 dy = y - y1 # Vecteur du segment sx = x2 - x1 sy = y2 - y1 # Projection du point sur le segment dot = dx * sx + dy * sy len_sq = sx * sx + sy * sy param = dot / len_sq if len_sq != 0 else -1 if param < 0: return x1, y1 elif param > 1: return x2, y2 else: return x1 + param * sx, y1 + param * sy def draw(self): self.canvas.delete("all") # Dessiner l'heptagone points = [] for wall in self.walls: points.extend([wall.x1, wall.y1]) self.canvas.create_polygon(points, fill="", outline="black", width=2) # Dessiner les balles for ball in self.balls: # Dessiner la balle self.canvas.create_oval( ball.x - BALL_RADIUS, ball.y - BALL_RADIUS, ball.x + BALL_RADIUS, ball.y + BALL_RADIUS, fill=ball.color, outline="black" ) # Dessiner le numéro avec rotation basée sur la rotation (spin) angle = ball.spin * 10 # Échelle de la rotation pour l'effet visuel self.canvas.create_text( ball.x, ball.y, text=str(ball.number), font=("Arial", 12, "bold"), angle=angle ) if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() root.title("Bouncing Balls in Spinning Heptagon") app = BouncingBalls(root) root.mainloop() ```

Code heptagone 2 bits non dynamique

```python import tkinter as tk import math import random from dataclasses import dataclass from typing import List, Tuple, Optional import sys # Constantes WIDTH, HEIGHT = 800, 800 HEPTAGON_RADIUS = 300 BALL_RADIUS = 15 GRAVITY = 0.5 FRICTION = 0.999 ELASTICITY = 0.8 ROTATION_SPEED = 2 * math.pi / 5 # 360 degrés en 5 secondes SPIN_DECAY = 0.99 # Couleurs pour les balles BALL_COLORS = [ "#f8b862", "#f6ad49", "#f39800", "#f08300", "#ec6d51", "#ee7948", "#ed6d3d", "#ec6800", "#ec6800", "#ee7800", "#eb6238", "#ea5506", "#ea5506", "#eb6101", "#e49e61", "#e45e32", "#e17b34", "#dd7a56", "#db8449", "#d66a35" ] @dataclass class Ball: x : float y : float vx : float vy : float radius : float color : str number : int spin : float = 0.0 @dataclass class Heptagon: center_x : float center_y : float radius : float angle : float = 0.0 class BouncingBalls: def __init__(self, root): self.root = root self.canvas = tk.Canvas(root, width=WIDTH, height=HEIGHT, bg="white") self.canvas.pack() self.heptagon = Heptagon(WIDTH//2, HEIGHT//2, HEPTAGON_RADIUS) self.balls = [] self.setup_balls() self.root.after(0, self.update) self.root.mainloop() def setup_balls(self): center_x, center_y = WIDTH//2, HEIGHT//2 for i in range(20): self.balls.append(Ball( x=center_x, y=center_y, vx=0, vy=0, radius=BALL_RADIUS, color=BALL_COLORS[i], number=i+1, spin=0 )) def update(self): self.canvas.delete("all") # Mettre à jour l'angle de l'heptagone self.heptagon.angle += ROTATION_SPEED / 60 # Supposé 60 FPS # Dessiner l'heptagone self.draw_heptagon() # Mettre à jour et dessiner les balles for ball in self.balls: # Appliquer la gravité ball.vy += GRAVITY # Mettre à jour la position ball.x += ball.vx ball.y += ball.vy # Appliquer la friction ball.vx *= FRICTION ball.vy *= FRICTION # Appliquer la décroissance de la rotation ball.spin *= SPIN_DECAY # Vérifier la collision avec les parois de l'heptagone self.check_heptagon_collision(ball) # Vérifier la collision avec les autres balles for other in self.balls: if other != ball: if self.check_ball_collision(ball, other): self.resolve_ball_collision(ball, other) # Dessiner la balle self.draw_ball(ball) self.root.after(16, self.update) # ~60 FPS def draw_heptagon(self): center_x, center_y = self.heptagon.center_x, self.heptagon.center_y points = [] for i in range(7): angle = self.heptagon.angle + i * 2 * math.pi / 7 x = center_x + self.heptagon.radius * math.cos(angle) y = center_y + self.heptagon.radius * math.sin(angle) points.append((x, y)) # Dessiner l'heptagone self.canvas.create_polygon( [points[0], points[1], points[2], points[3], points[4], points[5], points[6]], outline="black", fill="", width=2 ) def draw_ball(self, ball): self.canvas.create_oval( ball.x - ball.radius, ball.y - ball.radius, ball.x + ball.radius, ball.y + ball.radius, fill=ball.color, outline="black" ) # Dessiner le numéro self.canvas.create_text( ball.x, ball.y, text=str(ball.number), fill="black" ) def check_heptagon_collision(self, ball): center_x, center_y = WIDTH//2, HEIGHT//2 # Vérifier la distance au centre dx = ball.x - center_x dy = ball.y - center_y dist = math.sqrt(dx**2 + dy**2) if dist + ball.radius > self.heptagon.radius: # Trouver le vecteur normal du centre vers la balle angle = math.atan2(dy, dx) normal_x = math.cos(angle) normal_y = math.sin(angle) # Replacer la balle à l'intérieur de l'heptagone overlap = (dist + ball.radius) - self.heptagon.radius ball.x -= overlap * normal_x ball.y -= overlap * normal_y # Réfléchir la vélocité dot_product = ball.vx * normal_x + ball.vy * normal_y ball.vx -= 2 * dot_product * normal_x * ELASTICITY ball.vy -= 2 * dot_product * normal_y * ELASTICITY def check_ball_collision(self, ball1, ball2): dx = ball2.x - ball1.x dy = ball2.y - ball1.y distance = math.sqrt(dx**2 + dy**2) return distance < (ball1.radius + ball2.radius) def resolve_ball_collision(self, ball1, ball2): dx = ball2.x - ball1.x dy = ball2.y - ball1.y distance = math.sqrt(dx**2 + dy**2) # Vecteur normal nx = dx / distance ny = dy / distance # Vélocité relative dvx = ball2.vx - ball1.vx dvy = ball2.vy - ball1.vy # Calculer l'impulsion impulse = 2 * (dvx * nx + dvy * ny) / 2 impulse *= ELASTICITY # Appliquer l'impulsion ball1.vx -= impulse * nx ball1.vy -= impulse * ny ball2.vx += impulse * nx ball2.vy += impulse * ny # Séparer les balles pour éviter qu'elles collent overlap = (ball1.radius + ball2.radius) - distance ball1.x -= overlap * nx / 2 ball1.y -= overlap * ny / 2 ball2.x += overlap * nx / 2 ball2.y += overlap * ny / 2 def run(self): self.root.mainloop() if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() root.title("Bouncing Balls in a Spinning Heptagon") app = BouncingBalls(root) app.run() ```

Code heptagone Float8

```python import tkinter as tk import math import numpy as np from dataclasses import dataclass from typing import List, Tuple, Optional # Constantes WIDTH, HEIGHT = 800, 800 CENTER_X, CENTER_Y = WIDTH // 2, HEIGHT // 2 GRAVITY = 0.2 FRICTION = 0.99 BALL_RADIUS = 15 HEPTAGON_RADIUS = 300 ROTATION_SPEED = 360 / 5 # degrés par seconde ELASTICITY = 0.8 SPIN_FRICTION = 0.98 # Couleurs pour les balles BALL_COLORS = [ '#f8b862', '#f6ad49', '#f39800', '#f08300', '#ec6d51', '#ee7948', '#ed6d3d', '#ec6800', '#ec6800', '#ee7800', '#eb6238', '#ea5506', '#ea5506', '#eb6101', '#e49e61', '#e45e32', '#e17b34', '#dd7a56', '#db8449', '#d66a35' ] @dataclass class Ball: x : float y : float vx : float vy : float radius : float color : str number : int spin : float = 0.0 def move(self): self.x += self.vx self.y += self.vy self.vy += GRAVITY self.vx *= FRICTION self.vy *= FRICTION self.spin *= SPIN_FRICTION def collide_with_ball(self, other: 'Ball'): dx = other.x - self.x dy = other.y - self.y distance = math.hypot(dx, dy) if distance < self.radius + other.radius: # Calculer la normale de collision nx = dx / distance ny = dy / distance # Calculer la vitesse relative dvx = other.vx - self.vx dvy = other.vy - self.vy # Calculer l'impulsion impulse = 2 * (dvx * nx + dvy * ny) / (1/self.radius + 1/other.radius) # Appliquer l'impulsion self.vx += impulse * nx / self.radius self.vy += impulse * ny / self.radius other.vx -= impulse * nx / other.radius other.vy -= impulse * ny / other.radius # Séparer les balles pour éviter qu'elles ne collent overlap = (self.radius + other.radius - distance) / 2 self.x -= overlap * nx self.y -= overlap * ny other.x += overlap * nx other.y += overlap * ny # Transférer un peu de rotation transfer = impulse * 0.01 self.spin -= transfer other.spin += transfer class HeptagonBounceSimulator: def __init__(self, root): self.root = root self.canvas = tk.Canvas(root, width=WIDTH, height=HEIGHT, bg='white') self.canvas.pack() self.balls = self.create_balls() self.heptagon_angle = 0 self.last_time = 0 self.running = True self.root.bind('', self.toggle_pause) self.root.bind('', lambda e: root.destroy()) self.last_time = self.root.after(0, self.update) def create_balls(self) -> List[Ball]: balls = [] for i in range(20): # Démarrer toutes les balles au centre avec une petite vitesse aléatoire angle = np.random.uniform(0, 2 * math.pi) speed = np.random.uniform(0.5, 2) vx = math.cos(angle) * speed vy = math.sin(angle) * speed balls.append(Ball( x=CENTER_X, y=CENTER_Y, vx=vx, vy=vy, radius=BALL_RADIUS, color=BALL_COLORS[i], number=i+1, spin=np.random.uniform(-2, 2) )) return balls def toggle_pause(self, event): self.running = not self.running if self.running: self.last_time = self.root.after(0, self.update) def get_heptagon_vertices(self) -> List[Tuple[float, float]]: vertices = [] for i in range(7): angle = math.radians(self.heptagon_angle + i * 360 / 7) x = CENTER_X + HEPTAGON_RADIUS * math.cos(angle) y = CENTER_Y + HEPTAGON_RADIUS * math.sin(angle) vertices.append((x, y)) return vertices def check_ball_heptagon_collision(self, ball: Ball): vertices = self.get_heptagon_vertices() closest_dist = float('inf') closest_normal = (0, 0) closest_edge = None # Vérifier la collision avec chaque arête de l'heptagone for i in range(len(vertices)): p1 = vertices[i] p2 = vertices[(i + 1) % len(vertices)] # Vecteur de p1 à p2 edge_x = p2[0] - p1[0] edge_y = p2[1] - p1[1] edge_length = math.hypot(edge_x, edge_y) # Normaliser le vecteur arête edge_x /= edge_length edge_y /= edge_length # Vecteur normal (perpendiculaire à l'arête, pointant vers l'intérieur) nx = -edge_y ny = edge_x # Vecteur de p1 à la balle ball_to_p1_x = ball.x - p1[0] ball_to_p1_y = ball.y - p1[1] # Projeter la balle sur la normale de l'arête projection = ball_to_p1_x * nx + ball_to_p1_y * ny # Si la projection est négative, la balle est à l'extérieur de l'heptagone if projection < ball.radius: # Trouver le point le plus proche sur l'arête à la balle edge_proj = ball_to_p1_x * edge_x + ball_to_p1_y * edge_y edge_proj = max(0, min(edge_length, edge_proj)) closest_x = p1[0] + edge_proj * edge_x closest_y = p1[1] + edge_proj * edge_y # Distance de la balle au point le plus proche sur l'arête dist = math.hypot(ball.x - closest_x, ball.y - closest_y) if dist < closest_dist: closest_dist = dist closest_normal = (nx, ny) closest_edge = (p1, p2) if closest_dist < ball.radius: # Calculer la réponse du rebond dot_product = ball.vx * closest_normal[0] + ball.vy * closest_normal[1] # Appliquer le rebond avec élasticité ball.vx -= (1 + ELASTICITY) * dot_product * closest_normal[0] ball.vy -= (1 + ELASTICITY) * dot_product * closest_normal[1] # Ajouter un peu de rotation selon l'impact edge_vec = (closest_edge[1][0] - closest_edge[0][0], closest_edge[1][1] - closest_edge[0][1]) edge_length = math.hypot(edge_vec[0], edge_vec[1]) if edge_length > 0: edge_vec = (edge_vec[0]/edge_length, edge_vec[1]/edge_length) # Produit vectoriel de la vitesse et de la direction de l'arête spin_effect = (ball.vx * edge_vec[1] - ball.vy * edge_vec[0]) * 0.1 ball.spin += spin_effect # Déplacer la balle à l'extérieur de l'heptagone pour éviter qu'elle ne colle penetration = ball.radius - closest_dist ball.x += penetration * closest_normal[0] ball.y += penetration * closest_normal[1] def update(self): if not self.running: return # Effacer le canevas self.canvas.delete('all') # Mettre à jour la rotation de l'heptagone self.heptagon_angle += ROTATION_SPEED / 60 # En supposant ~60 FPS # Dessiner l'heptagone vertices = self.get_heptagon_vertices() self.canvas.create_polygon(vertices, outline='black', fill='', width=2) # Mettre à jour et dessiner les balles for i, ball in enumerate(self.balls): # Déplacer la balle ball.move() # Vérifier les collisions avec l'heptagone self.check_ball_heptagon_collision(ball) # Dessiner la balle self.canvas.create_oval( ball.x - ball.radius, ball.y - ball.radius, ball.x + ball.radius, ball.y + ball.radius, fill=ball.color, outline='black' ) # Dessiner le numéro avec rotation basée sur la rotation (spin) angle = ball.spin * 10 # Mettre à l'échelle la rotation pour la rendre visible self.canvas.create_text( ball.x, ball.y, text=str(ball.number), font=('Arial', 10, 'bold'), angle=angle ) # Vérifier les collisions balle-balle for i in range(len(self.balls)): for j in range(i + 1, len(self.balls)): self.balls[i].collide_with_ball(self.balls[j]) # Planifier la prochaine mise à jour self.last_time = self.root.after(16, self.update) # ~60 FPS if __name__ == '__main__': root = tk.Tk() root.title('Bouncing Balls in a Spinning Heptagon') simulator = HeptagonBounceSimulator(root) root.mainloop() ```

## :detective: Constatations supplémentaires et conseils 1. Nous constatons que l'utilisation d'une quantification de cache KV plus basse (4 bits) semble dégrader la qualité de génération selon des tests empiriques - d'autres tests doivent être effectués, mais nous suggérons d'utiliser `q8_0` la quantification du cache. L'objectif de la quantification est de prendre en charge des longueurs de contexte plus longues puisque le cache KV utilise pas mal de mémoire. 2. Nous avons trouvé le `down_proj` dans ce modèle extrêmement sensible à la quantification. Nous avons dû refaire certaines de nos quantifications dynamiques qui utilisaient 2 bits pour `down_proj` et maintenant nous utilisons 3 bits comme minimum pour toutes ces matrices. 3. L'utilisation de `llama.cpp` le backend Flash Attention de 's donne des vitesses de décodage quelque peu plus rapides. Utilisez `-DGGML_CUDA_FA_ALL_QUANTS=ON` lors de la compilation. Notez qu'il est également préférable de définir votre architecture CUDA comme indiqué dans pour réduire les temps de compilation, puis de la définir via `-DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="80"` 4. L'utilisation d'un(e) `min_p=0.01`est probablement suffisante. `llama.cpp`par défaut est 0.1, ce qui n'est probablement pas nécessaire. Puisqu'une température de 0.3 est utilisée de toute façon, il est très peu probable que nous échantillonnions des tokens de faible probabilité, donc supprimer les tokens très improbables est une bonne idée. DeepSeek recommande une température de 0.0 pour les tâches de codage. [^1]: DOIT UTILISER 8 bits - pas 4 bits [^2]: Threads CPU que votre machine possède [^3]: Environ 2 pour GPU 24 Go. Environ 18 pour GPU 80 Go. [^4]: Longueur de contexte --- # 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-v3-0324-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.