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Sélection de base, fine-tunes, harnesses et serving — GPU privée quand le corpus ne peut pas sortir.
Sélection du modèle de base en 2026
Notes modèles des programmes research-to-prod.
Barres de qualité des données de fine-tune
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Conception de harness d'eval
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Portes de régression qui bloquent les mauvais merges
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Courbes de coût de serving
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LoRA vs fine-tunes complets
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Gestion des corpora privés
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Pièges des tokenizers
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RLHF-lite pour équipes produit
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Playbook de distillation
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Routage multi-modèles
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SLO de latence pour modèles
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Observabilité du serving de modèles
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Deploys canary pour weights
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Changements de prompt vs de weights
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Filtres de sécurité que le produit possède
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Adaptateurs de domaine
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Risques du continual learning
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Model cards utiles aux opérateurs
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Kill switches dans le serving
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