QDNAConseil et architecture de plateformes d'inférence et d'entraînement de LLM, en local ou hybride

Unsloth

Runtime d’inférence

Unsloth

Unsloth accélère le réglage fin d’un facteur deux tout en réduisant la mémoire nécessaire, par les méthodes LoRA et QLoRA. La spécialisation d’un modèle ouvert sur vos données métier s’effectue sur place, sans transfert vers un tiers.

Points clés : Réglage fin · LoRA et QLoRA · Facteur deux · Mémoire réduite · Souverain.

Rôle

Unsloth accélère le réglage fin des modèles ouverts, pour les spécialiser sur des données métier.

Fonctionnement

Il applique les méthodes LoRA et QLoRA, ce qui accélère l’entraînement d’un facteur deux tout en réduisant la mémoire nécessaire.

Cas d’usage

La spécialisation d’un modèle ouvert sur vos données s’effectue sur place, sans transfert vers un tiers.

Intégration

Le modèle réglé se sert ensuite par vLLM ou llama.cpp, dans la continuité de la pile souveraine.

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