L’entraînement est le cœur de tout projet IA. Je conçois des modèles adaptés à vos données et vos objectifs, en combinant rigueur scientifique et maîtrise des outils modernes.
Sélection selon la nature du problème : CNN, RNN, LSTM, Transformer, modèles de diffusion.
Normalisation, augmentation, split train/test pour garantir la qualité et la représentativité des données.
Utilisation d’AdamW, gestion du learning rate, gradient clipping pour stabiliser et accélérer l’apprentissage.
Scalabilité avec multi-GPU, TPU, DeepSpeed, FSDP pour les modèles volumineux ou complexes.
Tracking des runs, hyperparamètres et métriques via Weights & Biases, MLflow pour une reproductibilité optimale.
Création d’architectures intelligentes, APIs, agents conversationnels, systèmes de recommandation
Intégration de modèles comme GPT, LLaMA, Mistral, Claude, etc. dans des workflows métiers
Adaptation de modèles pré-entraînés à des corpus spécifiques, entraînement supervisé ou par renforcement
Conception et entraînement de modèles deep learning (CNN, RNN, Transformers) & machine learning (Random Forest, Scikit-Learn) pour des cas complexes
Combinaison de recherche documentaire et génération pour des réponses précises et contextualisées
Conception et déploiement d’architectures IA modulaires et sécurisées en local capable de traiter les données directement sur l'appareil
Containerisation, CI/CD, monitoring, scalabilité, sécurité des modèles en production
Consultant spécialisé dans le développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle, les modèles de langage (LLM) et les réseaux neuronaux.
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