Ajustez un modèle client distinct dans le SDK d’entraînement FusionPointAI, à partir d’un objectif défini, de données préparées et d’une évaluation mesurable.
Le SDK charge et ajuste le modèle étudiant dans l’environnement choisi. Le site/API coordonne la session, la configuration, les données préparées, la progression et la livraison de l’artefact. AI Hosting est facultatif et facturé séparément.
Le site/API authentifie la clé `ai:training`, ouvre une session pour une tâche payée, prépare et transfère les données d’entraînement et de validation hors échantillon, et fournit l’objectif et la configuration. Le SDK charge et ajuste le modèle étudiant dans FusionPointAI AI Hosting, votre centre de données, ou Google Colab ou un environnement similaire. Il renvoie à la session la progression, l’évaluation et le rapport sur l’artefact produit localement. Les exemples de génération de données illustrent uniquement leur contenu et leur format.
Le modèle de référence est un enseignant admissible ou une référence de performance. Le modèle client est un modèle étudiant distinct dont les poids sont entraînés. Une consigne décrit l’objectif ; à elle seule, elle ne modifie pas les poids et ne copie pas un modèle propriétaire.
Décrivez la langue cible, la spécialisation ou la capacité recherchée, les critères de performance et vos préférences de livraison. Le site prépare la configuration et la session ; l’entraînement est exécuté par le SDK dans l’environnement choisi.
Choisissez parmi les modèles étudiants, méthodes d’entraînement, tailles de jeux de données, besoins de calcul et formats de livraison admissibles pour la configuration de référence sélectionnée. Les options hors périmètre approuvé nécessitent un devis commercial distinct, et non un total approximatif calculé arbitrairement.
Définissez la tâche et les critères d’acceptation avant l’entraînement. Utilisez des jeux de données autorisés par le client ou des ressources pédagogiques sous licence et approuvées pour le projet. La préparation des données, leur provenance, les utilisations permises et les jeux réservés à l’évaluation doivent être établis avant l’exécution.
Le modèle étudiant est chargé et ajusté dans le SDK d’entraînement FusionPointAI, qui s’exécute sur FusionPointAI AI Hosting, dans votre centre de données, ou dans Google Colab ou un environnement similaire. Le VPS du site n’effectue pas les calculs GPU d’entraînement.
Mesurez le modèle obtenu sur un jeu d’évaluation documenté et tenu à l’écart de l’entraînement. Les rapports distinguent l’objectif demandé du résultat effectivement atteint. Le niveau de performance du modèle de référence est un objectif d’évaluation, pas une garantie inconditionnelle d’équivalence pour toutes les tâches.
Le devis approuvé précise le livrable, la licence du modèle, le format de l’artefact et ses éventuelles dépendances à un adaptateur ou à un modèle de base. La livraison téléchargeable ne nécessite pas d’abonnement AI Hosting. Un déploiement dédié est une modalité facultative lorsqu’il est pris en charge.
Une offre d’entraînement admissible achetée inclut l’accès API au modèle de référence pendant la période d’entraînement approuvée. L’accès commence après confirmation du paiement et prend fin à la date d’expiration enregistrée ou plus tôt en cas de révocation prévue par l’accord. Il ne se renouvelle pas indéfiniment ; sa poursuite nécessite un abonnement admissible distinct.
L’accès au projet respecte les autorisations existantes des comptes et des tâches. Les entrées d’entraînement et les artefacts livrés sont soumis aux contrôles établis de confidentialité des fichiers et de conservation. Ne téléversez aucune donnée sans disposer des droits requis et sans que les conditions convenues couvrent son traitement.
Un exemple de données d’entraînement générées peut associer une demande en allemand à une réponse cible, avec des exemples distincts conservés pour la validation. Cet exemple illustre uniquement la préparation des données.
L’entraînement développe des capacités dans un modèle client distinct. L’ingénierie adapte un artefact existant en fonction de sa taille, de sa précision, de son environnement d’exécution ou de son déploiement. Les deux parcours peuvent réutiliser les mêmes services de préparation, d’évaluation et de livraison sans créer de systèmes distincts redondants.
Il peut lancer la configuration. L’entraînement effectif ne commence qu’une fois réunis les autorisations requises, les données approuvées, un modèle étudiant compatible, le devis détaillé, le paiement et les prérequis d’exécution.
Aucun transfert automatique n’est prévu. Le modèle client est entraîné séparément ; ses livrables et sa licence sont définis dans le devis approuvé.
Pas sans condition. Les objectifs de capacité convenus sont évalués à l’aide de benchmarks documentés et les résultats mesurés sont communiqués.
Non, si le livrable approuvé est un artefact téléchargeable. Les déploiements hébergés pris en charge sont facturés séparément du projet d’entraînement ponctuel.
Il expire à la fin de la période d’entraînement enregistrée. Vous pouvez ensuite choisir un abonnement Unlimited API distinct parmi les offres disponibles.
