Instructions to use patdev/k3-a40-bootstrap with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use patdev/k3-a40-bootstrap with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf patdev/k3-a40-bootstrap:BF16 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf patdev/k3-a40-bootstrap:BF16
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf patdev/k3-a40-bootstrap:BF16 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf patdev/k3-a40-bootstrap:BF16
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf patdev/k3-a40-bootstrap:BF16 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf patdev/k3-a40-bootstrap:BF16
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf patdev/k3-a40-bootstrap:BF16 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf patdev/k3-a40-bootstrap:BF16
Use Docker
docker model run hf.co/patdev/k3-a40-bootstrap:BF16
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use patdev/k3-a40-bootstrap with Ollama:
ollama run hf.co/patdev/k3-a40-bootstrap:BF16
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use patdev/k3-a40-bootstrap with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/patdev/k3-a40-bootstrap:BF16
- Lemonade
How to use patdev/k3-a40-bootstrap with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull patdev/k3-a40-bootstrap:BF16
Run and chat with the model
lemonade run user.k3-a40-bootstrap-BF16
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
Upload RESULTS.md with huggingface_hub
Browse files- RESULTS.md +50 -0
RESULTS.md
CHANGED
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@@ -344,3 +344,53 @@ par des chemins différents : la spéculation pour Qwen, la concurrence pour Kim
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| Claude Code, un utilisateur | **Qwen3-Coder-30B** | 575 tok/s en édition de code, cache de préfixe 16×, 0,21 $/1M |
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| contexte au-delà de 262k | **Kimi-Linear-48B** | 1 048 576 tokens sur une carte, prefill à froid 1,7× meilleur |
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| service multi-utilisateurs | Qwen sans spéculation | 1 166 tok/s à 32 flux, 0,105 $/1M |
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| Claude Code, un utilisateur | **Qwen3-Coder-30B** | 575 tok/s en édition de code, cache de préfixe 16×, 0,21 $/1M |
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| 345 |
| contexte au-delà de 262k | **Kimi-Linear-48B** | 1 048 576 tokens sur une carte, prefill à froid 1,7× meilleur |
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| service multi-utilisateurs | Qwen sans spéculation | 1 166 tok/s à 32 flux, 0,105 $/1M |
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# Endurance agentique — 553 tours de codage en boucle
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Un pic à 575 tok/s sur 900 tokens ne dit rien de la tenue sur une session. Test
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simulant le régime réel de Claude Code : prompt système volumineux, tours
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successifs avec résultats d'outils réinjectés, sorties de code, contexte qui
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gonfle puis se compacte.
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```
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553 tours 387 100 tokens emis contexte 2 484 -> 35 352
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debit soutenu 268,2 tok/s 0,456 $ / 1M
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par tour min 108 mediane 330 max 453
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premier tiers 301,0 tok/s
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dernier tiers 304,6 tok/s <- aucune derive
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```
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**Le débit ne se dégrade pas sur la durée.** La variation par tour suit le cycle
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du cache de préfixe, pas une fatigue du serveur.
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+
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## Le compactage de l'historique décide de la moitié du débit
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Première version du test : retirer les deux plus anciens messages **à chaque
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tour** dès que l'historique dépasse une taille. Le préfixe change donc à chaque
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requête, le cache est invalidé en permanence :
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+
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+
```
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elagage tour par tour 173,8 tok/s soutenus
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compactage par blocs 268,2 tok/s soutenus +54 %
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```
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Visible dans le journal au tour 127 : le compactage retire 32 messages, le
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contexte retombe de 35k à 19k, le tour suivant tombe à 165 tok/s le temps que
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le cache se reconstruise, puis remonte immédiatement à 360-410.
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**Un compactage rare et massif coûte un tour. Un élagage permanent coûte la
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moitié du débit.** Cela vaut pour tout client agent qui gère une fenêtre.
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## Les trois régimes, à ne pas confondre
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+
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```
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pic, 900 tokens, contexte court 575 tok/s 0,21 $/1M
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tour isole a 20k de contexte 421 tok/s
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session soutenue, compactage compris 268 tok/s 0,46 $/1M
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+
```
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Le troisième est celui qui décrit un usage réel. C'est lui qu'il faut citer
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pour dimensionner, et non le premier.
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