Fine-Tuning LLM et Distillation , Custom Models Entreprise

Adapter un LLM open-source à votre métier sans budget GPU de Google.

Data scientists, ML engineers, équipes IA, chefs de projet R&D. BusinessDigital, Qualiopi.

Durée et modalités

Durée totale : 3 jours (21h). Modalités : inter présentiel Paris ou distanciel.

Programme détaillé

Module 1 , Quand fine-tuner vs prompter , analyse coût/bénéfice, alternatives RAG

Module 2 , Modèles open-source 2026 , Llama 3.3, Mistral, DeepSeek, Qwen, comparatif

Module 3 , Préparation datasets , qualité, diversité, taille minimale, format ShareGPT/Alpaca

Module 4 , Techniques , LoRA, QLoRA, full fine-tuning, DPO, RLHF, prompting comme baseline

Module 5 , Outils , Hugging Face, Axolotl, Unsloth, MLX (Mac), Together AI, Modal

Module 6 , Évaluation et déploiement , benchmarks personnalisés, quantization, serving vLLM/TGI

Tarif et financement OPCO

Tarif : 2 700 euros par participant. TTC = HT (TCC).

OPCO : Atlas, OPCO 2i.

Différenciation BusinessDigital

Formation hands-on avec ressources GPU fournies (Modal, Together). Vous repartez avec votre propre modèle fine-tuné.

Inscription

Prendre rendez-vous avec Franck PARIENTI.