Comment fine-tuner un LLM sur votre jeu de données personnalisé

def generate_response(instruction):
    inputs = tokenizer(instruction, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=200,
        temperature=0.7
    )
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

Déploiement en production

• Exportez au format GGUF pour llama.cpp
• Déployez avec vLLM pour la production
• Utilisez Ollama pour le déploiement local
• Surveillez la dérive et la dégradation de la qualité

Quand NE PAS fine-tuner

• Si le prompt engineering résout votre problème
• Si vous devez changer les comportements fréquemment
• Si vous n'avez pas de données d'entraînement de haute qualité
• Commencez par le RAG avant le fine-tuning

Notre programme « Build with LLMs » couvre le fine-tuning avec des projets pratiques.