Fine-tuning de modèles Gemini via AI Studio
Google AI Studio permet de fine-tuner des modèles Gemini directement depuis l'interface web, sans infrastructure ML ni code complexe. Idéal pour adapter un modèle à un domaine ou style spécifique.
Quand fine-tuner ?
Cas pertinents
- Adapter le ton et le style de réponse à votre marque
- Spécialiser le modèle sur un domaine métier (juridique, médical)
- Améliorer la performance sur un format de sortie spécifique
- Réduire la longueur des prompts (le modèle "apprend" le contexte)
Quand éviter
- Si le few-shot prompting suffit (testez d'abord)
- Pour ajouter des connaissances factuelles (préférez le RAG)
- Si vos données d'entraînement sont < 20 exemples
Processus dans AI Studio
1. Préparer les données
Format requis : paires input/output en JSON ou CSV :
[
{"input": "Résume ce contrat", "output": "Ce contrat stipule..."},
{"input": "Analyse cette clause", "output": "Cette clause prévoit..."}
]Recommandations : - Minimum 20 exemples, idéalement 100-500 - Exemples variés et représentatifs - Qualité > quantité
2. Configurer le tuning
1. Dans AI Studio, allez dans "Tuning" 2. Sélectionnez le modèle de base (Gemini Flash recommandé) 3. Uploadez votre dataset 4. Configurez les hyperparamètres : - Nombre d'epochs (3-5 pour commencer) - Learning rate (laisser auto par défaut) - Batch size
3. Lancer l'entraînement
- Cliquez sur "Start tuning"
- Le processus prend de quelques minutes à quelques heures
- Vous pouvez suivre la progression dans l'interface
4. Évaluer le modèle
- Testez sur des exemples non vus pendant l'entraînement
- Comparez avec le modèle de base sur les mêmes prompts
- Vérifiez l'absence de sur-apprentissage
Bonnes pratiques
- Commencez avec Gemini Flash (moins cher, plus rapide à tuner)
- Gardez 20% de vos données pour la validation
- Itérez sur vos données d'entraînement, pas seulement les hyperparamètres
- Documentez chaque version de tuning avec ses résultats
Coûts
- Le tuning consomme des compute units
- Le modèle tuné a le même coût d'inférence que le modèle de base
- Stockage du modèle tuné inclus dans votre quota