Adaptation et optimisation des LLM
Fine-tuning et quantification.
Votre modèle,
mieux adapté.
Un format de réponse plus régulier. Une tâche mieux maîtrisée. Un modèle moins gourmand en mémoire.
Ces objectifs appellent des méthodes différentes. Pepro vous aide à choisir, à expérimenter et à comparer les résultats sur vos usages, jusqu’à préparer le déploiement.
La performance utile se mesure
sur votre tâche.
Ingénierie IA · Entreprises, laboratoires & équipes R&D
Depuis Ris-Orangis · Accompagnement en France
D’abord, le bon diagnostic
Qu’aimeriez-vous
améliorer concrètement ?
Avant d’entraîner ou de convertir un modèle, nous regardons ce qui le met en difficulté. Un meilleur prompt, une recherche documentaire ou un modèle différent peuvent déjà répondre au besoin.
« Il ne retrouve pas les informations de nos dossiers. »
RAG. Apporter des passages documentaires au moment de la question, avec des sources consultables. Voir l’assistant documentaire →
« Il connaît la consigne, mais ne suit pas assez bien notre format. »
Prompt, sortie structurée, puis fine-tuning si nécessaire. Vérifier les solutions les plus simples avant d’entraîner sur des exemples.
« Il prend trop de place sur notre machine. »
Quantification et réglages de déploiement. Étudier la mémoire des poids, le contexte et les usages simultanés, puis tester la qualité obtenue.
Le fine-tuning :
apprendre à partir
de vos exemples.
Vous montrez au modèle ce que vous attendez : une entrée, une réponse souhaitée, une manière de traiter la tâche. L’entraînement ajuste son comportement à partir de ces exemples.
- Classer des demandes selon vos catégories.
- Extraire des champs dans un format attendu.
- Suivre des consignes propres à une tâche répétitive.
LoRA et QLoRA, simplement
LoRA entraîne de petits modules d’adaptation au lieu de modifier tous les paramètres. QLoRA combine cette approche avec un modèle de base quantifié pour réduire la mémoire d’entraînement. Leur pertinence dépend du modèle, des outils et de la tâche.
La quantification :
représenter les poids
avec moins de bits.
Les poids sont les valeurs numériques apprises par le modèle. Les stocker avec une précision réduite peut diminuer la mémoire nécessaire, sans changer le nombre de paramètres.
- Étudier un déploiement sur un matériel donné.
- Réduire l’empreinte des poids du modèle.
- Comparer des compromis mémoire et qualité.
Plus léger ne veut pas toujours dire plus rapide
Le résultat dépend du format, du moteur d’inférence et du matériel. Nous mesurons la qualité, la mémoire et la vitesse dans les conditions retenues, sans promettre un gain identique pour tous les modèles.
Un repère pour comprendre
Moins de bits.
Moins de place
pour les poids.
Choisissez une taille pour visualiser l’effet théorique de la précision. Le calcul porte uniquement sur les poids : il ne dimensionne ni la mémoire totale en exécution ni celle de l’entraînement.
Repère : paramètres × bits ÷ 8.
Go décimaux : 1 Go = 1 milliard d’octets.
Exemple : 8 milliards de paramètres
Le besoin réel est plus élevé. Métadonnées de quantification, couches conservées à une autre précision, mémoire de contexte (KV cache) et moteur d’exécution ajoutent des besoins. L’entraînement demande d’autres ressources.
Dimensionner une configuration avec Pepro →Le travail commence avant le calcul
De bons exemples,
pas juste davantage
de données.
Un modèle peut apprendre vos incohérences aussi facilement que vos bonnes pratiques. La préparation des données fait partie de la prestation Pepro.
Définir la réponse attendue
Nous clarifions la tâche, les formats et les cas limites avec vos référents métier. Les exemples doivent refléter le travail réel.
Préparer des données utilisables
Droits d’utilisation, doublons, données sensibles, annotations et contradictions sont examinés avant l’entraînement.
Garder des cas pour évaluer
Des exemples distincts de l’entraînement servent à vérifier si le modèle généralise. Les doublons entre ensembles doivent être contrôlés.
Comparer aussi ce qui se dégrade
Un progrès sur une tâche peut masquer des régressions ailleurs. Nous retenons des tests pour les comportements à préserver.
Une décision appuyée sur des essais
Avant / après.
Dans les mêmes conditions.
Nos équipes travaillent notamment sur la quantification des grands modèles. L’objectif : réduire les besoins matériels en préservant au mieux les performances utiles. Pour le vérifier, il faut une comparaison lisible.
La tâche est-elle mieux réalisée ?
Critères métier, respect du format, cas difficiles et examen des erreurs avec votre équipe.
Que consomme-t-on réellement ?
Mémoire observée, matériel, précision et paramètres d’exécution consignés.
Comment se comporte le service ?
Temps de réponse, débit et stabilité dans le contexte et la charge convenus.
Une moyenne seule ne suffit pas : nous documentons aussi les erreurs observées, les versions utilisées et les limites de la comparaison.
Du modèle à l’environnement qui l’exécute, les choix doivent fonctionner ensemble.
Ce que Pepro prend en charge
Une expérimentation.
Et une suite exploitable.
Nous relions adaptation, ressources et déploiement. Vous pouvez nous solliciter pour une étude ciblée ou un accompagnement plus large, selon votre point de départ.
Un périmètre et une base de comparaison
Modèle, licence, tâche, jeux de données, moyens de calcul et critères d’acceptation sont identifiés avec vous.
Des livrables définis avant de commencer
Selon la mission : adaptateur ou modèle converti, configuration, résultats d’évaluation, documentation et consignes de reprise.
Le passage à votre environnement
Nous pouvons étudier la préparation de l’infrastructure GPU, le déploiement et la formation technique de votre équipe.
Budget et calendrier
Un premier essai
pour éclairer la suite.
Le volume et l’état des données, le modèle, les essais nécessaires et l’environnement de déploiement déterminent le coût. Le devis distingue préparation des données, expérimentation, calcul, intégration et suivi éventuel.
Nous convenons du périmètre du premier essai et de ses critères de lecture. Son résultat peut conduire à poursuivre, changer de méthode ou rester sur la solution initiale.
Définir mon premier essai avec Pepro ↗Les questions de départ
Avant de lancer
un entraînement.
La méthode vient après le besoin. Voici les points que nous clarifions pour éviter de démarrer sur une mauvaise hypothèse.
Notre guide RAG, fine-tuning et quantification →Combien d’exemples faut-il pour un fine-tuning ?
Il n’existe pas de nombre universel. La complexité de la tâche, la variété des cas, la qualité des annotations et le modèle de départ comptent. Nous examinons vos exemples et les critères d’évaluation pour définir un premier périmètre, puis juger l’intérêt d’en préparer davantage.
Peut-on simplement entraîner le modèle sur tous nos PDF ?
Une collection de PDF n’est pas, à elle seule, un jeu d’exemples pour un entraînement supervisé. Il faut définir ce que le modèle doit apprendre et préparer les données en conséquence. Pour retrouver des informations actualisables avec leurs sources, un assistant documentaire RAG peut être une piste plus directe.
La quantification fait-elle perdre en qualité ?
Elle modifie la précision des représentations et peut dégrader certains comportements. L’effet dépend du modèle, de la méthode et de la tâche. Nous comparons les réponses sur des cas représentatifs ; ni la qualité identique ni le gain de vitesse ne sont supposés acquis.
Un modèle 4 bits peut-il être adapté avec QLoRA ?
QLoRA permet d’entraîner des adaptateurs avec un modèle de base quantifié, dans un environnement compatible. Cela ne signifie pas que n’importe quel fichier 4 bits est directement entraînable. Modèle, format, bibliothèques et matériel doivent être examinés ensemble.
Le fine-tuning supprime-t-il les hallucinations ?
Non. Il peut améliorer une tâche ou le suivi de consignes, sans garantir la justesse de toutes les réponses. Les cas difficiles, les réponses non étayées et les comportements à préserver font partie des points à évaluer.
Faut-il disposer de son propre GPU ?
Pas nécessairement. Le calcul peut être organisé sur un matériel existant, une infrastructure à préparer ou des ressources hébergées retenues pour le projet. Nous étudions les accès, les coûts, les données et les contraintes de déploiement avant de proposer une solution.
Que reçoit mon équipe à la fin ?
Les livrables sont précisés dans le devis : selon la mission, adaptateur ou modèle converti, paramètres, résultats des essais, documentation et préparation du déploiement. La licence du modèle et les droits sur les données sont examinés. Une prise en main ou une formation peut compléter la restitution.
Partons de votre problème
Qu’est-ce que votre modèle
devrait mieux faire ?
Décrivez la tâche, le modèle utilisé si vous en avez un et la contrainte qui vous bloque. Pepro vous aide à définir ce qu’il faut tester en premier.
Ou échangeons au 07 45 26 95 77
Photographies d’illustration : Jakub Pabis et cottonbro studio / Pexels. Elles ne représentent pas une installation Pepro.