Formation Fine-Tuning Éfficace avec l'Adaptation de Rang Faible (LoRA)

Vertex AI fournit des outils avancés pour l'ajustement fin des grands modèles et la gestion des prompts, permettant aux développeurs et aux équipes de données d'optimiser la précision des modèles, de rationaliser les workflows d'itération et de garantir une évaluation rigoureuse grâce à ses bibliothèques et services intégrés.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent améliorer les performances et la fiabilité des applications d'IA générative en utilisant l'ajustement fin supervisé, la gestion des versions des prompts et les services d'évaluation dans Vertex AI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer des techniques d'ajustement fin supervisé aux modèles Gemini dans Vertex AI.
• Mettre en œuvre des workflows de gestion des prompts incluant la versioning et les tests.
• Utiliser les bibliothèques d'évaluation pour évaluer et optimiser les performances de l'IA.
• Déployer et surveiller les modèles améliorés dans des environnements de production.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif avec discussion.
• Laboratoires pratiques avec les outils d'ajustement fin et de gestion des prompts de Vertex AI.
• Études de cas sur l'optimisation des modèles d'entreprise.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser un rendez-vous.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'apprentissage automatique de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques de pointe de l'apprentissage par transfert et les appliquer à des problèmes complexes du monde réel.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts et méthodologies avancés de l'apprentissage par transfert.
• Mettre en œuvre des techniques d'adaptation spécifiques à un domaine pour les modèles pré-entraînés.
• Appliquer l'apprentissage continu pour gérer des tâches et des ensembles de données en constante évolution.
• Maîtriser le réglage fin multi-tâches pour améliorer les performances des modèles à travers les tâches.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur en France (en ligne ou sur site) est destiné aux ingénieurs d'entretien AI et aux professionnels MLOps de niveau avancé qui souhaitent mettre en œuvre des pipelines de apprentissage continu robustes et des stratégies de mise à jour efficaces pour les modèles déployés et affinés.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail d'apprentissage continu pour les modèles déployés.
• Atténuer l'oubli catastrophique grâce à une gestion appropriée de la formation et de la mémoire.
• Automatiser le suivi et les déclencheurs de mise à jour en fonction du drift du modèle ou des changements de données.
• Intégrer des stratégies de mise à jour de modèles dans les pipelines CI/CD et MLOps existants.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent déployer des modèles affinés de manière fiable et efficace.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les défis liés au déploiement de modèles finement ajustés en production.
• Conteneuriser et déployer des modèles en utilisant des outils comme Docker et Kubernetes.
• Mettre en œuvre la surveillance et la journalisation pour les modèles déployés.
• Optimiser les modèles pour la latence et l'extensibilité dans des scénarios réels.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir des compétences pratiques dans la personnalisation des modèles d'IA pour des tâches financières critiques.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les applications financières.
• Exploiter des modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques au domaine de la finance.
• Appliquer des techniques de détection des fraudes, d'évaluation des risques et de génération de conseils financiers.
• Assurer la conformité avec les réglementations financières telles que GDPR et SOX.
• Mettre en œuvre la sécurité des données et les pratiques éthiques de l'IA dans les applications financières.

Cette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent personnaliser des modèles pré-entraînés pour des tâches et des ensembles de données spécifiques.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes du réglage fin et ses applications.
• Préparer des ensembles de données pour affiner les modèles pré-entraînés.
• Affiner les grands modèles de langage (LLM) pour les tâches de NLP.
• Optimiser les performances des modèles et relever les défis les plus courants.

Cette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser la mise au point de modèles multimodaux pour des solutions innovantes en matière d'IA.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture des modèles multimodaux tels que CLIP et Flamingo.
• Préparer et prétraiter efficacement des ensembles de données multimodales.
• Affiner les modèles multimodaux pour des tâches spécifiques.
• Optimiser les modèles pour des applications et des performances réelles.

Cette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs projets NLP en affinant efficacement les modèles de langage pré-entraînés.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les tâches de TAL.
• Affiner les modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT, et T5 pour des applications NLP spécifiques.
• Optimiser les hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles.
• Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios réels.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et ingénieurs IA de haut niveau dans le secteur financier, qui souhaitent affiner les modèles pour des applications telles que l'évaluation du crédit, la détection de la fraude et la modélisation des risques en utilisant des données financières spécifiques au domaine.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Affiner les modèles d'IA sur des ensembles de données financières pour améliorer la prédiction de la fraude et des risques.
• Appliquer des techniques telles que le transfert d'apprentissage, LoRA et la régularisation pour améliorer l'efficacité du modèle.
• Intégrer les considérations de conformité financière dans le flux de travail de modélisation IA.
• Déployer des modèles affinés pour une utilisation en production sur des plateformes de services financiers.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA médicale et aux data scientists intermédiaires à avancés qui souhaitent affiner des modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et la prévision des résultats des patients en utilisant des données médicales structurées et non structurées.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Affiner des modèles d'IA sur des ensembles de données de santé, y compris les DME, l'imagerie et les données temporelles.
• Appliquer le transfert d'apprentissage, l'adaptation de domaine et la compression des modèles dans des contextes médicaux.
• Aborder les questions de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement de modèles.
• Déployer et surveiller des modèles affinés dans des environnements de santé réels.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs avancés en IA, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux développeurs qui souhaitent affiner les modèles DeepSeek LLM pour créer des applications d'IA spécialisées adaptées à des industries, domaines ou besoins commerciaux spécifiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les capacités des modèles DeepSeek, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
• Préparer les jeux de données et prétraiter les données pour l'affinement.
• Affiner les modèles DeepSeek LLM pour des applications spécifiques à un domaine.
• Optimiser et déployer efficacement les modèles affinés.

Cette formation en direct et encadrée par un instructeur à France (en ligne ou sur place) s'adresse aux ingénieurs AI de défense de niveau avancé et aux développeurs de technologies militaires qui souhaitent affiner les modèles d'apprentissage profond pour une utilisation dans des véhicules autonomes, des drones et des systèmes de surveillance tout en respectant des normes de sécurité et de fiabilité strictes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Affiner les modèles de vision par ordinateur et de fusion de capteurs pour les tâches de surveillance et de ciblage.
• Adapter les systèmes AI autonomes aux environnements changeants et aux profils des missions.
• Mettre en œuvre des mécanismes robustes de validation et d'auto-sauvegarde dans les pipelines de modèles.
• Assurer la conformité avec les normes spécifiques à la défense en matière de compliance, de sécurité et de sûreté.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct (en ligne ou sur place), est destinée aux ingénieurs de la tech juridique et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent affiner des modèles linguistiques pour des tâches comme l'analyse des contrats, l'extraction de clauses et la recherche juridique automatisée dans les environnements de services juridiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Préparer et nettoyer des documents juridiques pour l'affinement des modèles NLP.
• Appliquer des stratégies d'affinement pour améliorer la précision du modèle sur les tâches juridiques.
• Déployer des modèles pour aider à la revue de contrats, à la classification et à la recherche.
• Assurer le respect des réglementations, l'auditabilité et la traçabilité des résultats d'IA dans les contextes juridiques.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et avancés en apprentissage automatique, développeurs IA et scientifiques des données qui souhaitent apprendre à utiliser QLoRA pour ajuster efficacement de grands modèles à des tâches spécifiques et des personnalisations.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre la théorie derrière QLoRA et les techniques de quantification pour les LLM (Large Language Models).
• Mettre en œuvre QLoRA pour l'ajustement fin de grands modèles de langage dans des applications spécifiques à un domaine.
• Optimiser la performance de l'ajustement fin sur des ressources informatiques limitées en utilisant la quantification.
• Déployer et évaluer efficacement les modèles ajustés fin dans des applications du monde réel.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, est destinée aux développeurs AI embarqués et aux spécialistes de l'informatique d'extrême bord de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer et optimiser des modèles AI légers pour leur déploiement sur des appareils à ressources limitées.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Sélectionner et adapter des modèles pré-entraînés appropriés pour le déploiement en AI d'extrême bord.
• Appliquer la quantification, l'élagage et d'autres techniques de compression pour réduire la taille des modèles et leur latence.
• Améliorer les modèles en utilisant le transfert d'apprentissage pour des performances spécifiques à la tâche.
• Déployer des modèles optimisés sur des plateformes matérielles d'extrême bord réelles.