Fine-tuning des LLM : techniques, outils et bonnes pratiques
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
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
Un formateur expérimenté, pédagogue et disponible. Je repars avec des méthodes et des outils que je peux utiliser immédiatement dans mon travail.
Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
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Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
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