Fine-tuning de modèles LLM : adaptation à un cas métier

Cette formation de deux jours vous guide pas à pas dans l’adaptation de grands modèles de langage à vos cas d’usage métier. Vous apprendrez à préparer vos données, à configurer et lancer des sessions de fine-tuning, et à évaluer et déployer les modèles adaptés à votre contexte spécifique.

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les différences entre pré-entraînement et fine-tuning des LLM.
• Préparer et annoter un jeu de données pertinent pour votre cas métier.
• Configurer les paramètres de fine-tuning (learning rate, batch size, epochs).
• Évaluer et comparer les performances des modèles adaptés.

Public concerné :
Développeurs, data scientists et ingénieurs ML souhaitant adapter un LLM à des besoins métiers précis.

Durée :
2 jours (9h–12h30 et 13h30–17h).

Nombre de participants :
Maximum 12 personnes.

Pré-requis :
Maîtrise de Python, notions de machine learning et usage initial d’un LLM.

Programme :

Jour 1 : Préparation et configuration

• Panorama des techniques de fine-tuning.
• Collecte et nettoyage des données d’entraînement.
• Annotation et structuration du dataset.
• Configuration des outils (Hugging Face Transformers, OpenAI API).

Jour 2 : Exécution et évaluation

• Lancement des sessions de fine-tuning et suivi des logs.
• Évaluation des modèles (métriques, tests qualitatifs).
• Choix de la stratégie de déploiement (inférence, hébergement).
• Atelier pratique : déploiement d’un modèle personnalisé.

Tarif :

• Inter-entreprises : 1 400 € HT par participant
• Intra-entreprise : sur devis selon vos besoins

Méthodes mobilisées :

• Apports théoriques et démonstrations
• Ateliers pratiques guidés
• Mini-projet de fine-tuning

Évaluation :

• Quiz de validation des acquis
• Revue du mini-projet et recommandations

Délai d’accès : 

Inscription possible jusqu’à 7 jours ouvrés avant la session.

Assistance technique & Réclamations : 

• Pour tout problème technique (accès à la formation, connexion à une session à distance, utilisation des supports numériques, des liens de visioconférence…) ou pour tout autre incident technique, contactez-nous à l’adresse : assistance@eurekia-learning.com.
• Pour toute autre réclamation, vous pouvez nous écrire à l’adresse : reclamations@eurekia-learning.com.

Remarque :
Cette formation vous fournira un cadre complet pour ajuster et déployer des modèles linguistiques performants adaptés à votre secteur.