Je serai votre ingénieur IA pour affiner les modèles NLP de Hugging Face

La prise de contact préalable nous permet d’évaluer votre jeu de données, de préciser les exigences en matière de précision et de recommander la meilleure architecture de modèle transformer adaptée à votre budget avant tout engagement.

Nous ajustons des modèles pour la classification de texte, la reconnaissance d’entités nommées (NER), l’analyse de sentiment, la réponse à des questions, la synthèse, la recherche sémantique et la génération de chat dans des domaines spécifiques.

Nous supportons BERT, RoBERTa, DeBERTa, DistilBERT, T5, BART, ainsi que des LLM causaux comme LLaMA 3, Mistral, Gemma et Falcon en utilisant le fine-tuning standard, PEFT, LoRA et QLoRA.

Vous pouvez fournir vos données au format CSV, JSON, JSONL ou Parquet. Si vos données ne sont pas nettoyées, nous pouvons les structurer et les nettoyer dans le cadre de votre projet.

Les coûts de calcul pour l’entraînement (Google Colab Pro, RunPod, AWS EC2 ou Lambda Labs) et l’hébergement en production sont à votre charge, via vos propres comptes, afin de garantir la confidentialité et la propriété totale des données.

Nous livrons les poids du modèle sauvegardés, les fichiers de configuration, le tokenizer, une mise à jour privée sur Hugging Face Hub (optionnel) et des scripts d’inférence Python propres ou un service FastAPI conteneurisé.

Oui. Nous pouvons exporter et quantifier votre modèle en formats 4 bits, 8 bits, ONNX ou GGUF afin que vous puissiez effectuer une inférence à haut débit sur des instances CPU ou GPU uniques et économiques.

Les révisions incluent l’ajustement des hyperparamètres, l’optimisation de la perte et le débogage des scripts d’inférence pour garantir que votre modèle répond aux critères d’évaluation convenus.

Nous signons des accords de confidentialité standard sur demande et pouvons effectuer la formation directement dans votre cloud privé sécurisé ou sur une instance GPU dédiée, sans conserver de copies locales.

Oui. Notre forfait Premium inclut 14 jours de support après livraison, et nous proposons des contrats de maintenance dédiés pour la ré-formation continue et l’intégration API complète.