Présentation du service
Le fine-tuning adapte un modèle de langage pré-entraîné à votre domaine métier, votre vocabulaire et vos cas d'usage. Nous optimisons les performances tout en réduisant les coûts d'inférence et la latence.
Techniques utilisées
| Technique | Avantage | Cas d'usage |
|---|---|---|
| LoRA / QLoRA | Faible coût mémoire | Fine-tuning rapide |
| Full fine-tuning | Performance maximale | Modèles spécialisés |
| PEFT | Flexibilité | Multi-tâches |
| RLHF | Alignement humain | Assistants conversationnels |
Étapes du projet
Notre processus suit un cadre rigoureux : collecte et préparation des données d'entraînement, choix du modèle de base (Llama, Mistral, GPT, etc.), configuration des hyperparamètres, entraînement supervisé, évaluation comparative et déploiement.
Infrastructure
Nous utilisons des clusters GPU hautes performances (A100, H100) pour des temps d'entraînement optimaux. Nous pouvons également travailler sur votre infrastructure existante ou en cloud (AWS, GCP, Azure).
Livrables
- Modèle fine-tuné prêt à l'emploi
- Rapport d'évaluation (benchmarks)
- Guide de déploiement
- API d'inférence optimisée
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