Jean Pierre Deffo Fotso - Fine-Tuning & LoRA (2026)

• Date de sortie: 28-01-2026 2026-01-28
• Catégorie: Informatique
• ISBN: B0GKBS34W2
• Vues: 160
• Date d'ajout: 07/06/2026 07:51

Fine-Tuning & LoRA Personnaliser un modèle sans usine à gaz n’est pas un livre “buzzword” sur les LLM.
C’est un guide terrain, pensé pour ceux qui veulent adapter un modèle à un style ou un domaine (support, entreprise, FAQ, ton pédagogique…) sans se noyer dans la théorie, ni monter une usine à gaz.

Tu t’es déjà demandé :

Quand choisir RAG et quand choisir Fine-tuning / LoRA ?

Comment construire un dataset propre (sans secrets, sans données toxiques) ?

Comment entraîner “léger” sans tout casser (LR, batch, epochs) ?

Comment vérifier que ton modèle n’hallucine pas et ne fuit pas d’infos ?

Et surtout : comment déployer proprement avec versions + rollback ?

Dans ce volume, tu avances pas à pas, avec des analogies simples, des checklists, et des mini-labs concrets :

Une matrice de décision RAG vs LoRA (règle terrain)
Dataset “bon vs toxique” + templates JSONL prêts à remplir
LoRA expliqué comme un plug-in sur un modèle de base
Une “recette” d’entraînement claire (LR/batch/epochs + r/alpha/dropout)
Une batterie d’évaluation + un score /5 (base vs LoRA)
Une mini red team (prompt injection, fuite, demandes interdites)
Déploiement pro : charger adaptateurs, versionner, rollback en minutes
Projet final complet : Assistant Support entreprise (contrat, dataset, train, eval, red team, deploy)

Résultat : tu ne repars pas avec de la théorie abstraite, mais avec une méthode reproductible :
contrat → dataset → LoRA → tests → sécurité → déploiement.

Si tu veux personnaliser un LLM de manière sérieuse, livrable et maintenable, ce livre te donne exactement ce qui manque dans la plupart des tutos : la discipline, les garde-fous, et la logique produit.