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Je vais construire un agent IA finement ajusté entraîné sur la connaissance de votre entreprise
Applications et développement logiciel IA
Je suis un gestionnaire des opérations et du stock avec 19 ans d’expérience dans la logistique et l’entreposage au Royaume-Uni. Je me spécialise dans la mesure des opérations via des tableaux de bord ...
À propos de ce service
Ce qu’un modèle finement ajusté peut réellement faire pour vous
Le fine-tuning apprend à un modèle comment se comporter, comment répondre dans votre format, suivre vos règles, utiliser votre terminologie, appeler vos outils, et refuser lorsque cela n’est pas justifié par des preuves. Il ne consiste pas à bourrer le modèle de faits. Les faits doivent être dans la récupération, où vous pouvez les mettre à jour sans réentraîner. Je le fais délibérément ainsi, c’est pourquoi les modèles que je livre restent précis plutôt que de devenir confiant mais obsolètes.
Ce qui est inclus dans chaque package
- Revue de votre matériel source et évaluation honnête pour déterminer si le fine-tuning est la bonne solution
- Construction du dataset : conversion de vos documents en exemples d’entraînement propres
- Fine-tune QLoRA sur un modèle de base à poids ouverts (Qwen, Llama ou famille Mistral)
- Un adaptateur LoRA entraîné, livré en GGUF, prêt à fonctionner avec Ollama
- Un résumé écrit court de ce qui a été entraîné, sur quoi, et comment le faire fonctionner
Échelle par package
- Pilot jusqu’à 500 exemples d’entraînement, modèle de base 78B. Conçu pour prouver que l’approche fonctionne avec vos données avant de passer à une version plus grande.
- Modèle de domaine personnalisé jusqu’à 2 000 exemples, modèle jusqu’à 14B, livré avec un fichier Modelfile pour Ollama.
- Spécialiste en production jusqu’à 6 000 exemples, modèle jusqu’à 14B
Langage de programmation:
Python
Type de données:
Texte
Moteur d'IA:
LLaMa
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FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce qui compte comme une révision ?
Une session supplémentaire d’entraînement avec des hyperparamètres ajustés, des données corrigées ou une spécification de comportement révisée. Chaque retrain nécessite plusieurs heures de GPU, donc les révisions ne sont pas des ajustements à l’infini. Si le premier résultat ne correspond pas parce que les exigences ont changé, il faut passer une nouvelle commande ou une offre personnalisée — je le ferai toujours.
Que comprend la "mise en production du modèle" ?
Votre adaptateur entraîné converti en GGUF, un fichier Modelfile Ollama, et des instructions écrites pour le faire fonctionner sur votre propre machine ou serveur. Cela n’inclut pas la mise en place d’infrastructures cloud, d’endpoint hébergés ou d’hébergement continu. Si vous en avez besoin, contactez-moi d’abord pour un devis personnalisé.
De combien de données ai-je besoin ?
Plus que ce que la plupart des gens attendent pour les faits, moins que ce qu’ils attendent pour le comportement. Quelques centaines d’exemples de qualité peuvent apprendre de manière fiable le ton, le format et les règles. Enseigner un domaine complet nécessite des milliers d’exemples. Contactez-moi avec une description de vos données avant de commander, je vous dirai franchement si c’est faisable.
Pouvez-vous faire du fine-tuning sur ChatGPT / Claude ?
Claude et Gemini ne peuvent pas être fine-tunés par des tiers. Les modèles OpenAI peuvent l’être via leur API, mais c’est un service différent et vos données vont chez OpenAI. Ce service couvre les modèles à poids ouverts — Qwen, Llama, Mistral — qui fonctionnent entièrement sur du matériel que vous contrôlez.
Ces LLMs sont-ils basés sur le cloud ?
Non. Tout fonctionne sur des modèles à poids ouverts sur du matériel que vous contrôlez. Si vos données ne peuvent pas aller vers une API tierce, c’est la meilleure approche.
Qu'est-ce qui n'est pas inclus ?
L’infrastructure cloud, les endpoints API hébergés, l’autoscaling ou le "deployment" DevOps ici signifie que le modèle est empaqueté pour fonctionner localement.
Pouvez-vous garantir la précision des modèles finement ajustés ?
Non, je ne peux pas garantir des chiffres précis. Quiconque vous promet un pourcentage spécifique avant de voir vos données ne fait que deviner.
