Fine-tuning de modèles

Le fine-tuning, quand le prompting ne suffit plus

Le prompting mène loin. Mais quand vous avez besoin de constance sur une tâche ciblée, d’une latence plus faible ou de résultats métier que le prompt engineering ne peut pas garantir, le fine-tuning est l’étape suivante. Nous prenons en charge toute la boucle : jeu de données, entraînement, évaluation, déploiement.

Démarrer un projet En savoir plus

01Présentation

Ce que nous livrons

Le fine-tuning est souvent utilisé trop tôt (quand les prompts suffiraient) et pas assez ensuite (quand les prompts atteignent leurs limites). Nous vous aidons à déterminer quand il est pertinent, préparons correctement le jeu de données, menons l’entraînement et évaluons rigoureusement avant la mise en production.

02Pourquoi ce service

Les bénéfices clés

La qualité des données d’abord

La plupart des projets de fine-tuning échouent à cause des données, pas de l’entraînement. Nous soignons la conception, l’annotation et la validation du jeu de données avant de lancer le moindre GPU.

Une évaluation rigoureuse

Jeux de test réservés, indicateurs propres au domaine et comparaisons directes avec de solides références en prompting.

Le bon outil pour chaque besoin

Fine-tuning supervisé, adaptateurs LoRA, DPO ou machine learning classique. Nous choisissons ce qui convient, pas ce qui est à la mode.

Déploiement en production

Modèles conteneurisés, monitoring et pipelines de réentraînement pour que le modèle reste performant à mesure que les données évoluent.

03Notre méthode

Notre processus

Faisabilité & référence

Vérifier d’abord que le prompting ne suffit pas. Mesurer où il échoue et si le fine-tuning peut combler l’écart.

Préparation du jeu de données

Collecter, nettoyer, annoter et valider les données d’entraînement. C’est généralement l’étape la plus longue.

Entraînement & évaluation

Lancer l’entraînement, évaluer sur des données réservées, comparer à la référence, itérer sur les données et les hyperparamètres.

Déploiement & suivi

Conteneuriser, déployer, puis mettre en place le suivi de la dérive et des réentraînements planifiés.

04Applications

Cas d’usage courants

01Génération de contenus métier soumis à des contraintes de style strictes

02Tâches de classification où le prompting atteint un plafond de précision

03Inférence à plus faible latence sur des tâches ciblées

04Style de réponse ajusté par préférences pour un public précis

05Petits modèles spécialisés qui remplacent de grands LLM généralistes

05Technologies

Nos outils

OpenAI Fine-tuning APIHugging FaceLoRA / QLoRADPOPyTorchScikit-learnWeights & BiasesAWS SageMaker

06FAQ

Questions fréquentes

Faut-il faire du fine-tuning, ou le prompting suffit-il ?

En général, le prompting d’abord. Nous passons au fine-tuning lorsque le prompting ne permet pas d’atteindre votre niveau de précision, de latence ou de constance.

De combien de données d’entraînement avons-nous besoin ?

Quelques centaines d’exemples bien annotés pour des tâches ciblées, des milliers pour des tâches plus larges. La qualité compte davantage que le volume.

07À découvrir aussi

En production chez