Fine-tuning & MLOps
Des modèles IA entraînés sur vos données, déployés et monitorés en production
- Catégorie
- Recherche et données structurées
- Modèle
- ouvert, installé chez vous
- Données
- ne sortent pas
- Abonnement
- 0 € par mois
Les modèles de fondation généralistes sont puissants mais génériques. Pour des performances optimales sur votre domaine spécifique, classification de tickets, extraction d'entités, génération de contenu métier, il faut un modèle fine-tuné sur vos données. Wikolabs prend en charge l'intégralité du cycle : préparation des données, fine-tuning, évaluation, déploiement et monitoring.
Les modèles génériques font des erreurs sur le vocabulaire et les nuances propres à votre secteur. Sans pipeline MLOps, les modèles se dégradent en production sans qu'on le détecte. L'inférence sur des modèles non optimisés coûte cher. Et sans infrastructure de déploiement, les modèles restent des POC qui n'arrivent jamais en production.
Nous construisons un pipeline MLOps complet : préparation et annotation des données, fine-tuning sur votre infrastructure cloud (GCP Vertex AI, AWS SageMaker ou Azure ML), évaluation comparative contre le modèle de base, déploiement en endpoint API et monitoring continu (drift, performance, coût d'inférence). Le modèle est ré-entraîné automatiquement quand ses performances se dégradent.
En place en quatre étapes.
- 01Préparation & annotation des données
Constitution du dataset d'entraînement, annotation (manuelle ou semi-automatique), validation de la qualité et split train/eval/test.
- 02Fine-tuning & évaluation
Entraînement sur Vertex AI, SageMaker ou Azure ML. Évaluation sur métriques métier. Comparaison modèle base vs fine-tuné.
- 03Déploiement en production
Déploiement sur endpoint API scalable. Optimisation inférence (quantization, batching). Intégration dans vos systèmes existants.
- 04Monitoring & ré-entraînement
Surveillance des métriques de performance, détection du concept drift et déclenchement automatique du ré-entraînement si nécessaire.
Des résultats que l'on mesure.
Un modèle fine-tuné sur votre domaine obtient en moyenne 40 % de meilleures performances sur vos tâches spécifiques.
Un petit modèle spécialisé coûte beaucoup moins cher à faire tourner qu'un grand modèle générique pour la même tâche.
Le modèle entraîné sur vos données vous appartient. C'est un actif stratégique qui prend de la valeur avec le temps.
Ce que l'on nous demande avant de signer.
Quel volume de données est nécessaire pour le fine-tuning ?
Quels modèles de base peuvent être fine-tunés ?
Le modèle fine-tuné peut-il tourner on-premise ?
Comment mesure-t-on les performances du modèle ?
Parlons de votre cas en trente minutes.
Un échange pour comprendre votre contexte, vos volumes et vos outils. Vous repartez avec un périmètre et un ordre de grandeur, sans engagement.