Fine-tuning et modèles sur mesure
Des modèles ouverts et compacts, ajustés avec des evals et déployés là où vivent vos données.
Les modèles généralistes impressionnent et coûtent cher, et parfois ils ne conviennent pas : trop lents, trop chers en volume, impossibles à exécuter dans votre réseau ou peu constants sur une tâche précise. Nous ajustons et distillons des modèles ouverts et compacts (Llama, Mistral, Qwen et d’autres) avec LoRA et QLoRA, prouvons le gain par des evals face au modèle de base et les déployons en privé. Et si la recherche (RAG) ferait mieux, nous le disons d’abord.
01 / Ce que cela résout
Format, vocabulaire et comportement constants sur les tâches précises que vous répétez des milliers de fois par jour.
Déploiement sur votre cloud, vos GPU sur site ou du matériel edge : les données sensibles ne quittent pas votre environnement.
Un petit modèle ajusté peut remplacer un grand modèle généraliste sur la bonne tâche, pour une fraction du coût par requête.
Critères de succès et jeu de test réservé fixés avant l’entraînement ; le modèle n’est livré que s’il gagne.
02 / Stack
Standard du secteur, ennuyeux dans le bon sens : des outils d’avenir, que le prochain ingénieur connaîtra aussi.
Modèles ouverts
Llama
La famille de modèles ouverts de Meta
Mistral
Des modèles ouverts efficaces venus d’Europe
Qwen
Des modèles ouverts multilingues performants
Gemma
Les modèles ouverts légers de Google
Entraînement
LoRA / QLoRA
Fine-tuning économe en paramètres
Distillation
Former un petit modèle à partir d’un grand
Hugging Face
Hub de modèles et bibliothèques d’entraînement
PyTorch
Framework de deep learning
Mise en service
vLLM
Service de modèles à haut débit
Ollama
Exécution locale pour les équipes et l’edge
NVIDIA GPUs
Accélération GPU dans le cloud et sur site
Quantisation
Des modèles plus légers pour du matériel moins cher
03 / Approche
Nous vérifions si le manque porte sur la connaissance, le comportement ou le coût avant de recommander un entraînement.
Des exemples choisis, dédoublonnés et sûrs pour la vie privée comptent plus que la taille du modèle ; nous construisons le jeu avec vous.
Chaque entraînement est comparé au modèle de base et à un modèle hébergé performant sur votre jeu de test.
Des modèles quantifiés servis sur votre infrastructure, avec supervision, versions et retour arrière.
04 / Standards
Nous respectons les standards du secteur et des méthodes éprouvées sur chaque projet : c’est ce qui fait tenir le devis.
05 / Infrastructure
Bonnes questions
Des réponses franches aux questions posées avant de démarrer.
Souvent non. S’il manque de la connaissance, la recherche (RAG) est en général moins chère et plus facile à tenir à jour. Le fine-tuning est rentable pour un format ou un style constant, une tâche étroite et répétée, une latence ou un coût réduits grâce à un modèle plus petit, ou un fonctionnement entièrement sur votre propre infrastructure. WNC vous dit ce qui s’applique avant tout entraînement.
Réalisations liées
Nos projets et produits qui ont mobilisé ce service.
Start
Dites-nous ce que le modèle doit faire et où il doit tourner. Un ingénieur senior vous répond avec un périmètre et un prix honnêtes.
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