Service
Fine-tuning
Un modèle entraîné sur vos données qui raisonne comme un collaborateur senior, pas un chatbot générique.
Vue d'ensemble
Les modèles génériques donnent des réponses génériques. Le fine-tuning entraîne LLaMA, Mistral ou GPT sur les données propres à votre entreprise — documentation interne, transcriptions de support, terminologie métier — pour que le modèle produise des sorties conformes à vos standards. Nous gérons l'ensemble du pipeline : curation de jeux de données d'entraînement de haute qualité avec vos experts métier, sélection de la stratégie d'entraînement adaptée à votre budget, benchmark par rapport aux modèles de base sur vos propres cas d'usage, et déploiement d'un endpoint d'inférence optimisé prêt pour le trafic de production.
Capacités
Ingénierie des jeux de données
Jeux de données d'entraînement construits à partir de vos documents, tickets de support, emails et bases de connaissances. Les échantillons sont nettoyés, dédupliqués et validés avec vos experts métier pour garantir que le modèle apprend les bons patterns.
Stratégie d'entraînement
LoRA, QLoRA ou fine-tuning complet, choisi en fonction de vos objectifs de performance et de votre budget. Les recherches d'hyperparamètres s'exécutent automatiquement pour trouver la configuration optimale, avec un entraînement accéléré sur du matériel économique.
Évaluation et benchmarking
Benchmarks sur mesure mesurant la précision, le taux d'hallucination, la latence et les métriques spécifiques au domaine. Nous comparons le modèle fine-tuné au modèle de base sur votre jeu de données de référence, pas sur des benchmarks internet génériques.
Inférence optimisée
La quantification et le serving par lots offrent un débit de niveau production à coût maîtrisé. Votre modèle répond assez vite pour une utilisation en temps réel tout en gardant les dépenses d'infrastructure prévisibles.
Livrables
- Poids du modèle fine-tuné avec rapport d'entraînement
- Résultats de benchmark d'évaluation et comparaison
- API d'inférence avec infrastructure auto-scalable
Stack technique
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Décrivez-nous votre cas d'usage. Nous évaluerons la faisabilité et reviendrons avec un plan clair.
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