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Fine-tuning des Modèles OpenAI
Fine-tuning des Modèles OpenAI
Préparez vos données, entraînez, évaluez et déployez un modèle fine-tuné pour votre domaine métier.
16 leçons
~2h30
Avancé
Certification officielle →
Programme
Fondamentaux
1
Quand et pourquoi fine-tuner un modèle
2
Préparer vos données d'entraînement
3
Format des données : conversations JSONL
4
Qualité des données : nettoyage et validation
Entraîner un modèle
5
Lancer un fine-tuning via l'API
6
Hyperparamètres : epochs, learning rate, batch size
7
Monitoring de l'entraînement
8
DPO (Direct Preference Optimization)
9
Fine-tuning pour le function calling
Évaluation
10
Évaluer votre modèle fine-tuné
11
Comparer avec le modèle de base
12
Tests A/B et métriques métier
13
Itérer : quand re-fine-tuner
Production
14
Déployer un modèle fine-tuné
15
Coûts et optimisation
16
Versioning et rollback
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