Formation Ajustement fin (Fine-tuning) des LLM open source (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

Introduction aux LLM open source

• Qu'est-ce qu'un modèle à poids ouvert et pourquoi est-il important ?
• Aperçu de LLaMA, Mistral, Qwen et d'autres modèles de la communauté.
• Cas d'usage pour les déploiements privés, sur site ou sécurisés.

Configuration de l'environnement et outils

• Installation et configuration des bibliothèques Transformers, Datasets et PEFT.
• Choix du matériel approprié pour l'ajustement fin.
• Chargement de modèles pré-entraînés depuis Hugging Face ou d'autres référentiels.

Préparation et prétraitement des données

• Formats de jeux de données (ajustement par instructions, données de dialogue, texte brut).
• Tokenisation et gestion des séquences.
• Création de jeux de données personnalisés et de chargeurs de données (data loaders).

Techniques d'ajustement fin

• Ajustement fin complet standard versus méthodes efficaces en paramètres.
• Application de LoRA et QLoRA pour un ajustement fin efficace.
• Utilisation de l'API Trainer pour des expérimentations rapides.

Évaluation et optimisation des modèles

• Évaluation des modèles ajustés finement via les métriques de génération et de précision.
• Gestion du surapprentissage, de la généralisation et des ensembles de validation.
• Conseils d'optimisation des performances et journalisation (logging).

Déploiement et utilisation privée

• Sauvegarde et chargement des modèles pour l'inférence.
• Déploiement des modèles ajustés finement dans des environnements d'entreprise sécurisés.
• Stratégies de déploiement sur site versus dans le cloud.

Études de cas et cas d'usage

• Exemples d'utilisation enterprise de LLaMA, Mistral et Qwen.
• Gestion de l'ajustement fin multilingue et spécifique à un domaine.
• Débat : compromis entre modèles ouverts et fermés.

Synthèse et prochaines étapes