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Je vais ajuster finement le LLM, entraîner un modèle AI personnalisé et évaluer le dataset
Je crée des systèmes d'IA qui gèrent vos opérations commerciales
Je conçois des systèmes d'AI qui gèrent votre entreprise pour que vous ne perdiez plus de prospects, ne répétiez plus de tâches manuelles et ne payiez plus pour des outils qui tombent en panne en prod...
Niveau 2
Répond à des critères de performance élevés et a fait ses preuves en matière de satisfaction clients.
À propos de ce service
Les modèles d'IA génériques donnent des réponses génériques. Un modèle ajusté sur vos données parle votre domaine, suit votre format et coûte une fraction des appels API constants. Je ajuste des LLM open source sur vos données personnalisées avec une évaluation complète, sans devinettes.
Ce que je fournis :
- Ajustement fin de modèles Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek et GPT
- LoRA et QLoRA pour un ajustement efficace sur votre tâche
- Préparation du dataset, nettoyage, déduplication, conversion de format
- Réglage par instruction, classification, adaptation au domaine, correspondance de style
- Évaluation rigoureuse : précision, perplexité, taux d'hallucination, benchmarks personnalisés
- Comparaison avec le modèle de base pour voir la réelle amélioration
- Quantification (GGUF, GPTQ) pour un déploiement plus économique et rapide
- Conseils pour le déploiement avec vLLM, Ollama, Hugging Face Endpoints
- Suivi des expériences avec Weights and Biases ou MLflow
Stack : Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, TRL, LoRA, QLoRA, Unsloth, Axolotl, vLLM, Ollama, bitsandbytes.
Je vous dirai dès le départ si l'ajustement fin est la meilleure option pour votre cas d'usage ou si l'ingénierie de prompt ou RAG seraient plus adaptées et moins coûteuses. Évaluation honnête, sans survente.
Contactez-moi avec votre tâche et dataset.
Langage de programmation:
Python
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keras
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PyTorch
•
R
•
Tensorflow
Cadres et outils de modèles d'IA:
tensorflow
•
PyTorch
•
keras
Type de données:
Texte
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Images
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Multimodal
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FAQ
Traduction automatique
Ai-je vraiment besoin d'un ajustement fin ou le RAG suffit-il ?
Réponse honnête : de nombreux cas d'usage ne nécessitent pas d'ajustement fin. Si vous souhaitez que le modèle connaisse des faits issus de vos documents, le RAG est généralement meilleur et moins cher. L'ajustement fin est approprié lorsque vous avez besoin d'un format de sortie spécifique, d'un ton de domaine, d'une tâche de classification ou d'un coût d'inférence réduit à grande échelle. Je vous dirai lequel
Quels modèles pouvez-vous ajuster finement ?
Modèles open source : Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek, et d'autres sur Hugging Face. Je peux aussi ajuster finement des modèles OpenAI (GPT) via leur API d'ajustement fin. Je recommanderai le meilleur modèle de base pour votre tâche, votre budget et votre cible de déploiement.
Combien de données faut-il pour l'ajustement fin ?
Cela dépend de la tâche. La correspondance de style ou de format peut fonctionner avec quelques centaines de bons exemples. L'adaptation au domaine ou la classification nécessitent généralement entre 1 000 et 10 000+ exemples. La qualité prime sur la quantité. Si vous n'avez pas assez de données, je peux vous aider à créer ou augmenter un dataset (disponible en option).
Le modèle ajusté sera-t-il meilleur que GPT-4 ?
Pas en intelligence générale. Un petit modèle ajusté gagne sur une tâche spécifique : votre format, votre domaine, coût réduit, vitesse plus rapide, et confidentialité totale des données puisqu'il fonctionne sur votre propre matériel. Je compare toujours le modèle ajusté au modèle de base et à un modèle API performant pour que vous voyez la différence.
Proposez-vous une évaluation, pas seulement un entraînement ?
Oui, et c'est ce qui distingue un vrai ajustement fin d'une simple supposition. Les options Standard et Premium incluent une évaluation : précision, perplexité, taux d'hallucination, et une comparaison avec le modèle de base. La version Premium ajoute un benchmark personnalisé basé sur vos cas d'usage réels pour que vous sachiez que le modèle fonctionne réellement avant de l'utiliser.
Qui paie pour le GPU et les coûts de calcul ?
Le calcul (location GPU sur Colab, RunPod, Vast ou cloud) est séparé de mes frais de service, généralement entre 5 et 50 dollars selon la taille du modèle et le dataset. Je vous fournirai une estimation à l'avance pour éviter toute surprise. Pour les petits modèles, les coûts sont minimes. J'optimise la formation pour réduire la consommation de calcul.
Puis-je exécuter moi-même le modèle ajusté après ?
Oui. Vous possédez les poids du modèle et le code. La version Premium inclut un guide de déploiement pour vLLM, Ollama ou Hugging Face Endpoints, ainsi que la quantification (GGUF, GPTQ) pour qu'il fonctionne à moindre coût sur du matériel modeste. Vous n'êtes jamais lié à moi pour l'inférence.
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Votre dataset (ou une description pour que je vous aide à en construire un), la tâche que vous souhaitez que le modèle réalise, et votre cible de déploiement (cloud, local, edge). La documentation API ou des exemples de sortie idéale sont très utiles. Je gère la formation, l'évaluation et la livraison.
