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Formation Adapter un modèle : fine-tuning et alternatives
Arbitrez entre consigne, recherche augmentée et affinage sur des critères objectifs, puis mettez en œuvre un affinage économe et évalué.
Trois jours pour constituer un jeu de données d'affinage de qualité, mettre en œuvre un affinage économe par LoRA ou QLoRA, évaluer honnêtement le résultat obtenu et estimer le coût complet et la maintenance d'un modèle affiné.
config_lora = LoraConfig(r=16, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.05)
modele = get_peft_model(AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE_MODEL), config_lora)
entraineur = Trainer(model=modele, args=arguments_entrainement, train_dataset=jeu_donnees_affinage)
entraineur.train()Description
L'affinage d'un modèle est souvent invoqué à tort, là où une meilleure consigne ou une recherche augmentée suffirait à moindre coût. Cette formation de trois jours commence par des critères objectifs d'arbitrage entre ces trois options selon la nature du besoin. Les participants constituent ensuite un jeu de données d'affinage de qualité — collecte, nettoyage, équilibrage — puis mettent en œuvre un affinage économe avec des techniques d'adaptation légère telles que LoRA ou QLoRA, en maîtrisant les ressources de calcul mobilisées. L'évaluation du modèle affiné est traitée avec rigueur, au-delà des métriques de complaisance, tout comme l'estimation du coût complet et de la maintenance dans la durée face à un modèle de fondation régulier. Elle s'adresse aux ingénieurs IA, data scientists, développeurs confirmés et architectes pratiquant Python et connaissant les modèles de langage.
Les objectifs
arbitrer entre consigne, recherche augmentée et affinage selon le besoin
constituer un jeu de données d'affinage de qualité
mettre en œuvre un affinage économe et en évaluer le résultat
estimer le coût complet et la maintenance d'un modèle affiné
Public visé
Ingénieurs IA, data scientists, développeurs confirmés, architectes.
Prérequis
Pratique de Python et connaissance des modèles de langage.
Le programme
Jour 1
Matinée
1. Arbitrer avant d'affiner
- Ce que l'affinage améliore : format, style, tâche spécialisée, langue métier
- Ce qu'il n'améliore pas : connaissance factuelle, fraîcheur des données
- Comparaison consigne, exemples, recherche augmentée et affinage
- Coûts comparés : données, calcul, maintenance, dépendance
- Grille de décision et cas d'usage réellement justifiés
- Travaux pratiques : instruction d'un arbitrage sur trois besoins proposés
Après-midi
2. Constituer le jeu de données
- Format des données d'affinage et volume nécessaire
- Qualité, diversité et représentativité des exemples
- Constitution à partir de données existantes et génération assistée
- Anonymisation et conformité des données utilisées
- Séparation apprentissage, validation et test
- Travaux pratiques : construction d'un jeu de données d'affinage à partir d'un corpus fourni
Jour 2
Matinée
3. Méthodes d'affinage économes
- Affinage complet et affinage par adaptation de rang faible
- Hyperparamètres essentiels et leur effet
- Ressources matérielles nécessaires et alternatives managées
- Suivi de l'entraînement et détection du sur-apprentissage
- Oubli catastrophique et dégradation des capacités générales
- Travaux pratiques : réalisation d'un affinage par adaptation de rang faible sur le jeu construit
Après-midi
4. Évaluer le modèle affiné
- Comparaison avec le modèle de base sur un jeu de test commun
- Mesure du gain réel sur la tâche visée
- Vérification de l'absence de régression sur les capacités générales
- Évaluation de la sûreté du modèle affiné
- Décision de mise en service ou d'abandon
- Travaux pratiques : évaluation comparée du modèle affiné et du modèle de base
Jour 3
Matinée
5. Déployer et exploiter
- Service d'un modèle affiné : hébergement, adaptateurs, mutualisation
- Coût d'inférence comparé au modèle de base
- Versionnement des modèles et traçabilité des jeux de données
- Réentraînement périodique et gestion de la dérive
- Documentation du modèle et de ses limites
- Travaux pratiques : déploiement du modèle affiné et mesure de ses performances
Après-midi
6. Alternatives et cas avancés
- Distillation vers un modèle plus compact
- Affinage par préférence et alignement sur des attentes spécifiques
- Combinaison affinage et recherche augmentée
- Modèles spécialisés existants : alternative à l'affinage
- Trajectoire réaliste et maintenance dans la durée
- Travaux pratiques : comparaison chiffrée entre modèle affiné, modèle compact et recherche augmentée
Dernière mise à jour : 18 septembre 2026
En présentiel ou à distance : à vous de choisir
En classe virtuelle
Pour allier flexibilité et interactions en temps réel avec le formateur.
Dans nos locaux
Pour favoriser la concentration, les échanges et le confort des apprenants.
Les modalités de formation
Suivi et évaluation :
- Recueil des besoins en amont pour identifier les attentes du stagiaire
- Évaluation continue : études de cas et travaux pratiques pendant la formation
- Évaluation finale : questionnaire d'auto-évaluation
Format et encadrement :
- Formation équilibrée alliant théorie et pratique (minimum 50%)
- Sessions en petits groupes (2 à 9 participants) pour un suivi personnalisé
- Émargement par demi-journée et remise d'une attestation de formation
Moyens pédagogiques et techniques :
- Méthodes interactives et suivi des acquis : travaux pratiques, projet fil rouge, mises en situation, démonstrations, QCM…
- Les stagiaires doivent être équipés de leur matériel informatique pour suivre la formation, que ce soit dans nos locaux ou sur site externe.
- Les prérequis techniques seront communiqués aux apprenants en amont de la formation, lors de l'analyse des besoins, en fonction des spécificités de chaque client.
- Accessibilité: nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d'adapter les sessions en cas de situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes les demandes dans un délai de 48h ouvré.
Conditions et délais d'accès :
- Si l'une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 04 93 65 34 24 ou à l'adresse mail contact@le-code.dev. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d'adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis. Les dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.
- Concernant les formations Actions Collectives, l'inscription est possible jusqu'à 24h ouvrées avant le début de la formation.