fine-tuning

Un LLM Jax simple, performant et évolutif.

Maîtriser l'IA appliquée, un concept à la fois.

Orchestration agnostique pour l'entraînement, l'inférence et les charges de travail d'agents sur NVIDIA, AMD, TPU et Tenstorrent dans le cloud, Kubernetes et sur serveurs bare metal.

Entraînement distribué de modèles d'IA et fine-tuning de LLM sur Kubernetes

Votre assistant d'ingénierie de prompt automatique pour les applications GenAI.

Hub de ressources développeur pour NVIDIA Nemotron — Une ressource centralisée pour les recettes d'entraînement, les guides d'utilisation, les jeux de données et des exemples de référence complets pour construire avec les modèles Nemotron.

Dépôt contenant des modèles, des jeux de données et des techniques de fine-tuning pour DB-GPT, visant à améliorer les performances des modèles en Text-to-SQL.

Custom Diffusion : personnalisation multi-concepts de la diffusion texte-vers-image (CVPR 2023)

[ICLR 2025] LongWriter : Libérer la génération de plus de 10 000 mots à partir de LLM à contexte long.

Un guide complet pour la création d'applications LLM basées sur le RAG en production.

Inférence GPU serverless ultra-rapide, sandboxes et tâches en arrière-plan

Boîte à outils évolutive de prétraitement et de curation de données pour les LLM.

Curation de données synthétiques pour le post-entraînement et l'extraction de données structurées.

Adaptation du modèle Segment Anything de Meta AI aux tâches en aval via des adaptateurs et des prompts.

Recherche sur l'architecture DeepSeek Engram basée sur Qwen-3 et la série Stable Diffusion.

Hyperréseaux adaptant les LLM à des tâches de référence spécifiques en utilisant uniquement une description textuelle de la tâche comme entrée

L'implémentation officielle de Self-Play Fine-Tuning (SPIN).

Code pour notre article EMNLP 2023 : "LLM-Adapters: An Adapter Family for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models"

DataDreamer : Créer des prompts, générer des données synthétiques, entraîner et aligner des modèles.

Framework de pré-entraînement Tencent en PyTorch et zoo de modèles pré-entraînés

[TPAMI 2023] LibFewShot : une bibliothèque complète pour le Few-shot Learning.

Tutoriel complet sur les algorithmes, du NLP aux LLM. Lecture en ligne : https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Un guide complet pour débuter et améliorer vos compétences en LLM en 2026 avec peu de connaissances préalables, et rester à jour sur les dernières actualités et techniques de pointe.

Ressources, exemples et tutoriels pour l'IA multimodale, le RAG et les agents utilisant la recherche vectorielle et les LLM

Générer des données synthétiques de haute qualité, entraîner, mesurer et évaluer dans un pipeline unique

Boîte à outils pour le réglage fin, l'ablation et les tests unitaires de LLM open source.

Dépôt officiel du livre "A Hands-On Guide to Fine-Tuning LLMs with PyTorch and Hugging Face".

Magick est une boîte à outils de pointe pour une nouvelle génération de créateurs d'IA. Créez de la magie avec nous !

Le tutoriel le plus accessible pour utiliser LoRA (Low-Rank Adaptation) avec le framework diffusers pour les chercheurs en génération par IA.