Je vais affiner, quantifier et distiller des llms et vlms

Votre modèle d'IA coûte trop cher à faire fonctionner ou ne se comporte pas de manière suffisamment cohérente. Le fine-tuning, la quantification et la distillation résolvent ces deux problèmes aussi bien pour les modèles de langage que pour les modèles vision-langage. Je vous dirai honnêtement ce dont votre problème a besoin.

Ce que vous obtenez :

• Le fine-tuning uniquement lorsque c'est l'outil approprié, si le prompting ou le RAG résout le problème à moindre coût, je le préciserai en premier
• Le fine-tuning LoRA/QLoRA sur des LLM à poids ouverts (Llama, Qwen, Mistral) et VLM (Qwen-VL, LLaVA), la plupart des tâches s'exécutent sur un seul GPU pour quelques dollars de calcul
• La quantification (4-bit/8-bit) pour réduire le coût et la latence de l'inférence avec une perte de qualité minimale
• La distillation de connaissances pour entraîner un modèle plus petit et moins cher, capable de reproduire vos appels coûteux à un modèle de pointe à grande échelle
• Évaluation incluse : métriques spécifiques à la tâche, pas seulement la perte d'entraînement

Contexte : l'ingénierie ML en production, c'est un problème d'optimisation coût/qualité, pas une case à cocher.

Envoyez-moi votre configuration actuelle et votre point de douleur en termes de coût, et je vous dirai ce qui fait réellement la différence.