Fine-tuning · Qwen
Fine-tuning de Qwen : un modèle multilingue, spécialisé sur vos données.
Nous entraînons les modèles Qwen — à poids ouverts, performants et multilingues — 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 Qwen
Un modèle ouvert, multilingue, efficace.
Ouvert et à vous
Les modèles Qwen sont à poids ouverts : vous les possédez, les adaptez et les faites tourner chez vous, sans dépendance à un fournisseur propriétaire.
Solides et multilingues
Ils offrent d’excellents résultats sur de nombreuses tâches et langues — utile quand votre activité déborde du seul français.
Bon rapport qualité/coût
Des tailles variées permettent de choisir le meilleur compromis entre qualité et coût d’exécution sur votre matériel.
Ce qu’on fait
De vos données à votre Qwen.
SFT (fine-tuning supervisé)
On apprend au modèle à répondre à partir d’exemples issus de vos données.
LoRA / QLoRA
Des adaptateurs légers spécialisent Qwen 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 Qwen + 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 Qwen 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 Qwen : vos questions.
Peut-on fine-tuner Qwen sur ses propres données ?
Oui. Les modèles Qwen étant à poids ouverts, on les spécialise sur vos données métier — par SFT et adaptateurs LoRA/QLoRA — puis on les déploie sur votre infrastructure.
Qwen ou Mistral ?
Qwen brille souvent sur les usages multilingues et offre un bon rapport qualité/coût ; Mistral est excellent en français et pour un déploiement local. On choisit selon votre langue, votre domaine et votre matériel — et on peut aussi fine-tuner Llama ou Gemma.
Quelle méthode utilisez-vous ?
Fine-tuning supervisé, adaptateurs LoRA/QLoRA, alignement DPO, puis quantisation pour le déploiement local — la combinaison adaptée à vos données et à votre matériel.
Où tourne le modèle fine-tuné ?
Sur votre propre serveur (SABER), dans vos murs. Vos données et le modèle vous appartiennent.
Combien coûte un fine-tuning Qwen ?
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). Chiffré après un diagnostic.
Votre Qwen, sur vos données.
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