Fine-tuning · Mistral
Fine-tuning de Mistral : un modèle français, spécialisé sur vos données.
Nous entraînons les modèles Mistral — à poids ouverts, performants en français — sur vos données métier : SFT, adaptateurs LoRA/QLoRA, alignement DPO, quantisation, puis déploiement sur votre propre serveur. Un modèle qui parle votre métier, et qui vous appartient.
Sur cette page
Pourquoi Mistral
Un modèle ouvert, français, local.
Ouvert et à vous
Les modèles Mistral sont à poids ouverts : vous les possédez, les adaptez et les faites tourner chez vous, sans dépendance à un fournisseur propriétaire.
Excellents en français
Conçus en France, ils sont particulièrement performants en français et sur les usages métier européens.
Efficaces en local
Des tailles variées et un bon rendement permettent de les servir efficacement sur un serveur d’entreprise.
Ce qu’on fait
De vos données à votre Mistral.
SFT (fine-tuning supervisé)
On apprend au modèle à répondre à partir d’exemples issus de vos données.
LoRA / QLoRA
Des adaptateurs légers spécialisent Mistral sans réécrire le modèle — rapide, économique, actualisable.
DPO (alignement)
On aligne le ton, le format et ce que le modèle doit éviter, à partir de vos préférences.
Quantisation & serving
On optimise (GGUF, AWQ, GPTQ) pour un modèle rapide et sobre sur votre matériel, puis on le déploie.
Souveraineté
Entraîné et déployé chez vous.
L’entraînement et le déploiement se font sur votre propre infrastructure. Vos données ne quittent jamais vos murs, et le modèle comme ses adaptateurs vous appartiennent. C’est la combinaison Mistral + fine-tuning + on-premise qui vous rend réellement autonome.
Coût
Deux postes, clairs.
Le serveur (200 à 600 €/mois, leasing possible) et l’entraînement de Mistral sur vos données (de l’ordre de 2 000 à 5 000 € à 15 000 à 30 000 € selon la complexité). Chiffré après un diagnostic.
Questions fréquentes
Fine-tuning Mistral : vos questions.
Peut-on fine-tuner Mistral sur ses propres données ?
Oui. Les modèles Mistral étant à poids ouverts, on les spécialise sur vos données métier — par SFT et adaptateurs LoRA/QLoRA — puis on les déploie sur votre infrastructure.
Quelle méthode utilisez-vous ?
Selon le besoin : fine-tuning supervisé, adaptateurs LoRA/QLoRA, alignement DPO, puis quantisation pour le déploiement local. On choisit la combinaison adaptée à vos données et à votre matériel.
Mistral ou un autre modèle ?
Mistral est un excellent choix par défaut en français et pour un déploiement local. On peut aussi fine-tuner Llama, Qwen ou Gemma selon votre langue, votre domaine et votre matériel.
Où tourne le modèle fine-tuné ?
Sur votre propre serveur (SABER), dans vos murs. Vos données et le modèle vous appartiennent ; rien ne part chez un tiers.
Combien coûte un fine-tuning Mistral ?
Le serveur (200 à 600 €/mois, leasing possible) et l’entraînement (de l’ordre de 2 000 à 5 000 € à 15 000 à 30 000 € selon la complexité et la préparation des données). Chiffré après un diagnostic.
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