Laboratoire / GPU pour entraînement, inférence et fine-tuning
IteraGPU / Recherche ML
Quel travail confiez-vous au modèle ?
L’entraînement, l’inférence et l’adaptation demandent des compromis différents entre mémoire, précision et durée. Partez de votre charge pour préparer la configuration et le protocole qui lui conviennent.
Entraînement GPU : valider la boucle avant la campagne
Préparez les données, le batch et la reprise d’un entraînement. Un protocole par phase pour contrôler mémoire, gradients, validation et fichiers de sortie.
Préparer le protocoleInférence GPU : choisir selon mémoire, contexte et qualité
Dimensionnez l’inférence avec le contexte, la concurrence, le pic mémoire et la qualité des sorties. Un protocole concret avant de choisir votre forfait GPU.
Préparer le protocoleFine-tuning : choisir une adaptation et vérifier son apport
Préparez un fine-tuning avec une référence, des données séparées et un contrôle de rechargement. LoRA, base quantifiée, budget et analyse des régressions.
Préparer le protocole