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Je vais construire des modèles de machine learning et LLMS pour vos données
Développeur IA, Développeur Full Stack, intégrations IA, RAG, LLM, ML, agent IA
Je conçois des systèmes d'IA prêts pour la production et des applications web évolutives. Avec plus de 10 ans d'expérience à la tête d'une équipe technique, j'aide les entreprises à dépasser la phase ...
À propos de ce service
Si GPT-4 ne connaît pas votre secteur, votre terminologie ou vos données spécifiques, il risque d'inventer. La fine-tuning corrige cela. Je forme et ajuste des LLMs et des modèles ML sur VOS données pour qu'ils pensent, répondent et classifient exactement comme votre entreprise l'exige.
De l'analyse prédictive aux classificateurs NLP personnalisés en passant par Llama fine-tuned, je gère l'ensemble du pipeline ML : préparation des données, entraînement, évaluation et déploiement.
POURQUOI LES CLIENTS ME CHOISISSENT :
Je fine-tune sur VOS données, pas sur des modèles génériques
Pipeline complet : préparation des données, entraînement, déploiement
Évaluation rigoureuse avec des métriques réelles avant livraison
Vous possédez entièrement les poids du modèle
CE QUE JE CONSTRUIS :
LLMs fine-tuned : Llama 3, Mistral, GPT (LoRA/QLoRA)
NLP personnalisé : classification, NER, résumé
Analyse de sentiment et pipelines de classification de texte
Analyse prédictive et modèles de prévision
Systèmes de recommandation
Vision par ordinateur : classification d'images et détection
Détection d'anomalies pour la fraude et les cas d'usage commerciaux
Pipeline ML avec réentraînement automatisé
PRESTATION ML COMPLÈTE
Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
Entraînement du modèle sur votre dataset (cloud GPU)
Évaluation : précision, F1, BLEU, ROUGE
Déploiement API via FastAPI ou HuggingFace Spaces, surveillance du modèle
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quelles données dois-je fournir pour la fine-tuning ?
Pour la fine-tuning de LLM, vous avez besoin d’un dataset de paires entrée-sortie pertinentes pour votre tâche — par exemple, des paires question-réponse, instruction-réponse ou des exemples de classification de texte. Recommandation minimale : 500 à 1000 exemples pour une fine-tuning basique, plus de 5000 pour de meilleures performances. Je peux vous aider à structurer cela.
Qu'est-ce que LoRA/QLoRA et pourquoi est-ce important ?
LoRA (Low-Rank Adaptation) et QLoRA (Quantized LoRA) sont des techniques efficaces de fine-tuning qui adaptent un grand modèle pré-entraîné à vos données en utilisant une fraction des ressources et du coût d’un fine-tuning complet. QLoRA permet notamment de fine-tuner des modèles de 7B à 70B paramètres sur GPU grand public ou cloud à faible coût.
Quel modèle de base devrais-je choisir ?
Llama 3 (8B ou 70B) est le meilleur choix open-source pour la plupart des tâches — performances solides, poids entièrement ouverts, pas de frais de licence. Mistral 7B est idéal pour des budgets de calcul plus faibles. La fine-tuning GPT via l’API OpenAI est disponible pour des tâches de classification plus simples. Je vous recommanderai le modèle adapté après examen.
Possède-t-on les poids du modèle fine-tuned ?
Oui — à 100 %. Je fournis les poids du modèle, les scripts d’entraînement et les résultats d’évaluation. Le modèle vous appartient pour le déployer, le modifier ou le distribuer comme vous le souhaitez.
Comment évaluez-vous si le modèle est performant ?
Avant la livraison, je réalise une évaluation rigoureuse avec des métriques standards : précision et F1 pour la classification, BLEU/ROUGE pour la génération, et des benchmarks personnalisés à partir d’exemples de votre propre data. Vous recevez un rapport complet d’évaluation avec la livraison.
Le modèle peut-il être mis à jour avec de nouvelles données plus tard ?
Oui — je conçois le pipeline d’entraînement pour que vous puissiez réentraîner ou affiner davantage le modèle à mesure que vos données évoluent. La formule premium inclut la mise en place d’un réentraînement automatisé avec surveillance du décalage du modèle.
