Formation Fine-tuning des LLM : techniques, outils et bonnes pratiques New
De la donnée au modèle réellement adapté à votre cas d’usage !
Vue d'ensemble
Bases solides en apprentissage automatique.
Pratique de Python.
Familiarité avec les Large Language Models et leurs usages.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Module 1 — Panorama du fine-tuning et du transfert d’apprentissage
Définition et bénéfices du fine-tuning
Modèles pré-entraînés et transfert d’apprentissage
Cas d’usage typiques et critères de choix
Module 2 — Données : collecte, nettoyage, EDA et préparation
Constitution et nettoyage des datasets
Exigences de données selon la tâche
Analyse exploratoire (EDA) et prétraitements
Module 3 — Techniques de fine-tuning
Transfert d’apprentissage vs extraction de caractéristiques
Stratégies pour tâches supervisées et non supervisées
Fine-tuning de Transformers avec l’écosystème Hugging Face
Module 4 — Adapter les LLM aux tâches NLP
Préparer des jeux de données spécifiques (classification, synthèse, etc.)
Entraîner/affiner des LLM sur des données personnalisées
Contrôler le comportement via le prompt engineering
Module 5 — Optimisation et évaluation
Réglage des hyperparamètres
Métriques et protocoles d’évaluation
Diagnostiquer et traiter sur-apprentissage/sous-apprentissage
Module 6 — Passage à l’échelle
Entraînement sur systèmes distribués
Exploiter le cloud pour la scalabilité
Études de cas de projets de fine-tuning à grande échelle
Module 7 — Bonnes pratiques, dépannage et éthique
Bonnes pratiques pour réussir un fine-tuning
Problèmes fréquents et pistes de résolution
Enjeux éthiques de l’adaptation des modèles
Module 8 — Sujets avancés (optionnel)
Fine-tuning de modèles multimodaux
Zero-shot et few-shot learning
LoRA (Low-Rank Adaptation) : principes et usages
Module 9 — Synthèse et prochaines étapes
Récapitulatif des acquis
Ressources et orientations pour aller plus loin
Prochaines sessions
Ils nous font confiance
Cette année notre filière Ingénierie des LLMs & IA Générative a accompagné plus de 2 entreprises dont :
Avis des participants
Merci c'était super :)
Formation très bien organisée, très claire Alison explique très clairement et est très à l'écoute, avec toujours une approche pratique essentielle. je n'avais jamais fait de Python et j'ai pu coder finalement assez rapidement grâce à une progression bien articulée des exercices. Comme c'est très…
Tout était parfait. J'ai appris plein de nouvelles notions que je mettrai à coups sûrs, en œuvre dans mes activités quotidiennes.
M. Romefort est un formateur d'excellente qualité : pédagogue, professionnel et parfaitement préparé. Il explique chaque sujet avec soin et prend le temps de répondre à toutes les questions.
de très bons échanges pas de réponses toutes faites de la nuance et de la précision dans les réponses apportées et de la contextualisation très bonne mise en perspective sur des cas concrets je suis ravi de la formation
Votre formateur
Daouda D.
Formateur Data Science & Machine Learning
Daouda intervient sur des formations portant sur la Data Science et le Machine Learning. Parmi les formations qui lui sont confiées figurent notamment « Spark » et « Computer Vision ». Son activité de formation remonte à 2021.
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation Fine-tuning des LLM : techniques, outils et bonnes pratiques ?
Cette formation se déroule sur 2 jours.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation Fine-tuning des LLM : techniques, outils et bonnes pratiques ?
Bases solides en apprentissage automatique. Pratique de Python. Familiarité avec les Large Language Models et leurs usages.
Quel est le prix de la formation Fine-tuning des LLM : techniques, outils et bonnes pratiques ?
En inter-entreprises, elle est à 1 700 € HT par participant ; en intra-entreprise, elle est à 3 600 € HT pour le groupe. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation Fine-tuning des LLM : techniques, outils et bonnes pratiques délivre-t-elle une certification ?
Cette formation ne délivre pas de certification. Une attestation de fin de formation vous sera remise à l'issue de la session.
La formation Fine-tuning des LLM : techniques, outils et bonnes pratiques est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Choisissez votre formation
Mon contact chez SPARKS est professionnel et très réactif. Les échanges sont simples, efficaces, et la collaboration se déroule dans d'excellentes conditions.