Je vais affiner, évaluer et optimiser les modèles llm ou tts pour votre cas d'utilisation personnalisé en IA

Le prompting atteint ses limites. Lorsque vous avez besoin d’un format cohérent, de la voix de votre marque, d’un domaine précis, d’une latence réduite ou d’un modèle 10 fois moins cher, le fine-tuning est la solution, et c’est ce que je pratique depuis 2021.

Je gère toute la chaîne : conception du dataset, entraînement, évaluation et déploiement, avec des chiffres honnêtes sur la performance du fine-tuning par rapport à un meilleur prompt dans votre cas. Parfois, cela ne vaut pas le coup, et je vous le dirai en premier.

CE QUE JE FAIS

- Création, nettoyage, étiquetage de datasets, génération de données synthétiques

- Fine-tuning complet, LoRA et QLoRA sur des modèles open source

- Fine-tuning géré par OpenAI et Gemini

- Distillation de modèles pour réduire le coût et la latence d’inférence

- Modèles de classification, extraction, résumé et NLP spécialisé

- Suites d’évaluation avec de vrais benchmarks, pas des impressions

- Quantification et optimisation d’inférence pour un service économique

- Déploiement sur votre cloud, Hugging Face, Replicate ou vLLM

- Tests de régression pour garantir que la qualité ne se dégrade pas après les mises à jour

MODÈLES : Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, BERT, Whisper, GPT et Claude en fine-tuning

Partagez votre tâche, des exemples de données et les cas d’échec actuels. Je vous dirai honnêtement si le fine-tuning en vaut la peine.