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Fine-TuningLLMsLoRATechnique

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

212AY Team·2026-05-01·18 min
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.