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# Comment exécuter des modèles avec Unsloth Studio

[Unsloth Studio](/docs/fr/nouveau/studio.md) vous permet d'exécuter des modèles d'IA 100 % hors ligne sur votre ordinateur. Exécutez des formats de modèles comme GGUF et safetensors depuis Hugging Face ou depuis vos fichiers locaux.

* **Fonctionne sur toutes les configurations MacOS, CPU, Windows, Linux et WSL ! Aucun GPU requis**
* [**Appel d’outils auto-réparateur**](#auto-healing-tool-calling)**,** avancé [**recherche web**](#advanced-web-search), [**de code**](#code-execution)
* Utilisez Unsloth comme une inférence compatible avec OpenAI [**point de terminaison d'API**](/docs/fr/bases/api.md) ou connectez un [fournisseur](/docs/fr/integrations/connections.md)
* Rechercher + Télécharger + Exécuter + [Comparer](#model-arena) n'importe quel modèle comme des GGUF, des adaptateurs LoRA, des safetensors, etc.
* [**Réglage automatique des paramètres d'inférence**](#auto-parameter-tuning) (temp, top-p, etc.) et modification des gabarits de chat
* Téléversez des images, de l'audio, des PDF, du code, des DOCX et d'autres types de fichiers pour discuter avec.

<figure><img src="/files/5b73218a32955029943d07713e050847da7e3e01" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### Utilisation de Unsloth Studio Chat

{% hint style="success" %}
Unsloth Studio Chat fonctionne automatiquement sur **les configurations multi-GPU** pour l'inférence.
{% endhint %}

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{% column %}

#### Exécution de code

Unsloth Studio permet aux LLM d'exécuter Bash et Python, pas seulement JavaScript. Il met aussi en sandbox des programmes comme Claude Artifacts afin que les modèles puissent tester du code, générer des fichiers et vérifier les réponses avec de vrais calculs.

Cela rend les réponses des modèles plus fiables et plus précises.
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/8d3032a7bd41a3a58d8581c0b9c8febe68e48077" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

#### Appel d'outils auto-réparateur

Unsloth Studio permet non seulement [appels d'outils](#id-50-tool-calling-accuracy), mais corrige aussi automatiquement les appels d'outils mal formés ou cassés de 50 %.

Cela signifie que vous obtiendrez toujours des sorties d'inférence **sans** appels d'outils défectueux.&#x20;

Par exemple, Qwen3.5-4B a recherché plus de 20 sites web et cité ses sources, la recherche web se déroulant à l'intérieur de sa trace de réflexion.
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<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/b03f506381fed38c517bc09e2e726bc0013f23f4" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

#### Recherche web avancée

La recherche web d'Unsloth visite réellement les pages directement pour collecter des informations et des données pertinentes, et ne se contente pas de parcourir les résumés des sites web. Cela fournit des sorties beaucoup plus précises / des informations et un contexte plus approfondis.
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{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/5b73218a32955029943d07713e050847da7e3e01" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

#### Utilisez Unsloth comme point de terminaison d'API

Vous pouvez désormais utiliser des LLM locaux via des outils comme [Claude Code](/docs/fr/bases/claude-code.md) et [Codex](/docs/fr/bases/codex.md) en le connectant au [point de terminaison d'API](#use-unsloth-as-an-api-endpoint). Cela signifie que vous pourrez exécuter directement des modèles Qwen et Gemma dans ces outils avec l'inférence d'Unsloth, qui inclut des fonctionnalités comme les appels d'outils auto-réparateurs, la recherche web, etc.
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="/files/1a2d152a014c5c542c774dac8c97d657a9f4124f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
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{% columns %}
{% column %}

#### Paramètres d'inférence automatiques

Les paramètres d'inférence comme **la température**, **top-p**, **top-k**, [**MTP**](/docs/fr/modeles/qwen3.6.md#mtp-guide) sont automatiquement prédéfinis pour les nouveaux modèles comme Qwen3.5 afin que vous obteniez les meilleurs résultats sans vous soucier des réglages. Vous pouvez aussi ajuster les paramètres manuellement et modifier le prompt système.

L'ajustement de la longueur du contexte n'est plus nécessaire avec le contexte automatique intelligent de llama.cpp, qui n'utilise que le contexte dont vous avez besoin sans charger quoi que ce soit en plus.
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/85fc8084702579bd11c56183ae0b99d11cafcf65" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

#### Connecter des fournisseurs

[Unsloth se connecte](/docs/fr/integrations/connections.md) à OpenAI, Anthropic, Ollama, llama.cpp, vLLM et autres.

Ajoutez des clés API ou des URL de serveur de modèles, puis utilisez des modèles externes dans la même interface de chat que les modèles locaux + cloud. Exécutez avec [la mise en cache des prompts](/docs/fr/integrations/connections.md#prompt-caching), les appels d'outils, le raisonnement et des fonctionnalités natives du fournisseur comme celles d'OpenAI [recherche web](#web-search-and-thinking) et [de code](#code-execution).
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/85fc8084702579bd11c56183ae0b99d11cafcf65" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

#### Rechercher et exécuter des modèles

Vous pouvez rechercher et télécharger n'importe quel modèle via Hugging Face ou utiliser des fichiers locaux.

Unsloth prend en charge un large éventail de types de modèles, notamment **GGUF**, de vision-langage et de synthèse vocale. Exécutez les derniers modèles comme [Qwen3.5](/docs/fr/modeles/qwen3.5.md) ou NVIDIA [Nemotron 3](/docs/fr/modeles/nemotron-3.md).

Téléversez des images, de l'audio, des PDF, du code, des DOCX et d'autres types de fichiers pour discuter avec.
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/2885112f766f1614a56fe25756dd558b131aa3f2" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

#### Espace de travail de chat

Saisissez des invites, joignez n'importe quels documents, images (webp, png), fichiers de code, txt ou audio comme contexte supplémentaire, et voyez les réponses du modèle en temps réel.

Activez ou désactivez : Raisonnement + recherche web.
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/2f8142ea99489385496d6332e8bdf629d599584f" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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{% endcolumns %}

### **+50 % de précision des appels d'outils**

Unsloth offre plusieurs fonctionnalités uniques qui améliorent les appels d'outils, notamment :

* Les appels d'outils sur tous les modèles dans Unsloth sont **30 % à 80 % plus précis**.
* La recherche web récupère le contenu web réel au lieu de simples résumés.
* Le nombre maximal d'appels d'outils autorisés est **supérieur à 25.**
* Les appels d'outils se terminent de manière plus fiable, ce qui réduit les boucles et les appels répétés.
* Une logique améliorée de réparation des appels d'outils et de déduplication aide à empêcher les fuites de XML dans les sorties.

Voir les résultats des tests avec `unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF (UD-Q4_K_XL)` avec la recherche web, l'exécution de code et le raisonnement activés :

| Métrique                                  | Appel d'outils normal | Appel d'outils Unsloth |
| ----------------------------------------- | --------------------- | ---------------------- |
| Fuites XML dans la réponse                | 10/10                 | 0/10                   |
| Récupérations d'URL utilisées             | 0                     | 4/10 exécutions        |
| Exécutions avec les bons noms de chansons | 0/10                  | 2/10                   |
| Nombre moyen d'appels d'outils            | 5.5                   | 3.8                    |
| Temps de réponse moyen                    | 12,3 s                | 9,8 s                  |

### Arène des modèles

Unsloth Chat vous permet de comparer côte à côte n'importe quels deux modèles en utilisant la même invite. Par exemple, comparez le modèle de base et l'adaptateur LoRA. L'inférence chargera d'abord un modèle, puis le second (l'inférence parallèle est en cours de développement).

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/a2e0d4bfd76d0287d9b02f802fd667c9e1ac821e" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

{% columns %}
{% column %}
Après l'entraînement, vous pouvez comparer côte à côte le modèle de base et le modèle affiné avec la même invite pour voir ce qui a changé et si les résultats se sont améliorés.

Ce flux de travail facilite la visualisation de la manière dont votre fine-tuning a modifié les réponses du modèle et si cela a amélioré les résultats pour votre cas d'usage.
{% endcolumn %}

{% column %}

<div align="center" data-with-frame="true"><figure><img src="/files/363f22dc6187049e754bdae94b495a45c68bb1b9" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% hint style="success" %}
Unsloth Studio Chat fonctionne automatiquement sur **les configurations multi-GPU** pour l'inférence.
{% endhint %}

### Utilisation de modèles GGUF anciens / existants

{% columns %}
{% column %}
**Mise à jour du 1er avril :** Vous pouvez maintenant sélectionner un dossier existant pour qu'Unsloth le détecte.

**Mise à jour du 27 mars :** Unsloth Studio détecte désormais **automatiquement les modèles anciens / préexistants** téléchargés depuis Hugging Face, LM Studio, etc.
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/089d4b6412408ae0b8fd66eecc20eac7aa886d13" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

**Instructions manuelles :** Unsloth Studio détecte les modèles téléchargés dans votre cache Hugging Face Hub `(C:\Users{your_username}.cache\huggingface\hub)`. Si vous avez téléchargé des modèles GGUF via LM Studio, notez qu'ils sont stockés dans `C:\Users\{your_username}.cache\lm-studio\models` ***OU*** `C:\Users{your_username}\lm-studio\models` et ne sont pas visibles par défaut pour llama.cpp - vous devrez déplacer ou copier ces fichiers .gguf dans votre répertoire de cache Hugging Face Hub (ou dans un autre chemin accessible à llama.cpp) pour qu'Unsloth Studio puisse les charger.

Après avoir affiné un modèle ou un adaptateur dans Unsloth, vous pouvez l'exporter en GGUF et exécuter une inférence locale avec **llama.cpp** directement dans Unsloth Chat. Unsloth Studio est propulsé par llama.cpp et Hugging Face.

### Ajout de fichiers comme contexte

Unsloth Chat prend en charge les entrées multimodales directement dans la conversation. Vous pouvez joindre des documents, des images ou de l'audio comme contexte supplémentaire pour une invite.

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/23726c6bd636565d1a3e66276e12b90752273f88" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

Cela facilite les tests de la manière dont un modèle gère des entrées réelles telles que des PDF, des captures d'écran ou du matériel de référence. Les fichiers sont traités localement et inclus comme contexte pour le modèle.

### **Suppression des fichiers de modèle**

Vous pouvez supprimer d'anciens fichiers de modèle soit depuis l'icône de corbeille dans la recherche de modèles, soit en supprimant le dossier de modèle mis en cache correspondant dans le répertoire de cache Hugging Face par défaut. Par défaut, Hugging Face utilise `~/.cache/huggingface/hub/` sur macOS/Linux/WSL et `C:\Users\<username>\.cache\huggingface\hub\` sur Windows.

* **MacOS, Linux, WSL :** `~/.cache/huggingface/hub/`
* **Windows :** `%USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub\`

Si `HF_HUB_CACHE` ou `HF_HOME` est défini, utilisez cet emplacement à la place. Sur Linux et WSL, `XDG_CACHE_HOME` peut également modifier la racine de cache par défaut.

### **Unsloth ne détecte pas ou n'utilise pas mon GPU**

Si le modèle n'utilise pas votre GPU, en particulier avec Docker, essayez :

Téléchargement manuel de la dernière image :

```bash
 docker pull unsloth/unsloth:latest
```

* Démarrez le conteneur avec accès GPU :
  * `docker run`: `--gpus all`
  * Docker Compose : `capabilities: [gpu]`
* Sur Linux, assurez-vous que NVIDIA Container Toolkit est installé.
* Sur Windows :
  * Vérifiez que `nvcc --version` correspond à la version de CUDA affichée dans `nvidia-smi`
  * Suivez : <https://docs.docker.com/desktop/features/gpu/>


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## 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, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/chat.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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.