{"product_id":"139888","title":"Le développement actuel de l'IA est celui des SLM : une IA compacte et rapide, qui maîtrise parfaitement les petits modèles de langage. ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXOZ3TsR3iOP9KsQutqmhHHRiWp9S.png?v=1765076960\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n \u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003eLe développement actuel de l'IA est axé sur les SLM : une IA petite et rapide, maîtrisant de petits modèles de langage. \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/152560033\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e Le développement actuel de l'IA est axé sur les SLM : une IA petite et rapide, maîtrisant de petits modèles de langage.\u003cbr\u003e Sous-titre : De la mise au point à la distribution en passant par le RAG, je crée de mes propres mains une petite mais puissante IA.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Pourquoi les petits modèles de langage (SLM) maintenant ?\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Les grands modèles de langage (LLM) ont fait passer l'intelligence artificielle à un niveau supérieur, mais de nombreux développeurs et entreprises les ont trouvés limités par des coûts élevés, des vitesses lentes et une infrastructure complexe.\u003cbr\u003e Aujourd'hui, le nouveau protagoniste du développement de l'IA est le SLM (Small Language Model).\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e SLM est compact, rapide, efficace et peut fonctionner partout : en local, dans le cloud ou en périphérie.\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e Le développement actuel de l'IA est axé sur les SLM : une IA petite et rapide, maîtrisant de petits modèles de langage.\u003cbr\u003e Préface du livre : Pourquoi les petits modèles de langage (SLM) maintenant ?\u003cbr\u003e Partie 1 : SLM, le début d'une nouvelle ère\u003cbr\u003e Chapitre 1 : L’ère des grands modèles de langage (LLM) et l’émergence des SLM\u003cbr\u003e 1.1. \u003cbr\u003eLe LLM qui a changé le monde : ChatGPT, GPT-4 et au-delà\u003cbr\u003e 1.2. L'ombre du LLM : coûts élevés, lenteur du raisonnement et difficultés de contrôle\u003cbr\u003e 1.3.\u003cbr\u003e L'essor des alternatives : qu'est-ce que le Small Language Model (SLM) ?\u003cbr\u003e 1.4. LLM vs. SLM : Quoi, quand et comment choisir ?\u003cbr\u003e 1.5.\u003cbr\u003e Aperçu des modèles SLM représentatifs\u003cbr\u003e Chapitre 2 : Comment fonctionne le SLM : en quoi diffère-t-il du LLM ?\u003cbr\u003e 2.1.\u003cbr\u003e Réexamen des principes fondamentaux de l'architecture des transformateurs\u003cbr\u003e 2.2.\u003cbr\u003e L'art de la miniature : innovations en architecture de maquettes\u003cbr\u003e 2.3.\u003cbr\u003e Apprentissage efficace : l'importance des données de haute qualité\u003cbr\u003e 2.4.\u003cbr\u003e Jetons, plongements et attention : comprendre les mécanismes internes du SLM\u003cbr\u003e Partie 2 : Prise en main du SLM (Utilisation de base)\u003cbr\u003e Chapitre 3 : Mon premier SLM : Mise en place de l’environnement de développement\u003cbr\u003e 3.1.\u003cbr\u003e Matériel requis : Python, Jupyter Notebook\/VS Code\u003cbr\u003e 3.2.\u003cbr\u003e Installez les bibliothèques principales : PyTorch, Transformers et Accelerate.\u003cbr\u003e 3.3. Paramètres CUDA pour l'utilisation du GPU (utilisateurs de GPU NVIDIA)\u003cbr\u003e 3.4.\u003cbr\u003e Démarrez facilement avec un environnement cloud\/Colab.\u003cbr\u003e 3.5. \u003cbr\u003e[Pratique] « Bonjour, SLM ! » - Chargement du modèle et génération de votre premier texte\u003cbr\u003e Chapitre 4 : Maîtriser le visage câlin et l'écosystème SLM\u003cbr\u003e 4.1.\u003cbr\u003e Hugging Face : un terrain de jeu pour les développeurs d'IA\u003cbr\u003e 4.2.\u003cbr\u003e Plateforme de modélisation : Trouvez et comparez les modèles SLM que vous recherchez.\u003cbr\u003e 4.3.\u003cbr\u003e Jeux de données : Exploration des jeux de données pour un réglage fin\u003cbr\u003e 4.4.\u003cbr\u003e Le cœur de la bibliothèque Transformers : comment utiliser les pipelines\u003cbr\u003e 4.5.\u003cbr\u003e [Exercice] Créer un bot de résumé de texte et de réponse aux questions en seulement 5 lignes avec Pipeline\u003cbr\u003e Partie 3 : Création de votre propre modèle SLM (Réglage)\u003cbr\u003e Chapitre 5 : Réglage fin : Intégration de mes données dans SLM\u003cbr\u003e 5.1.\u003cbr\u003e Qu’est-ce que le réglage fin ? Pourquoi est-il nécessaire ? (Modèles à usage général vs modèles spécialisés)\u003cbr\u003e 5.2.\u003cbr\u003e Préparation des données : Création d'un ensemble de données d'instructions de haute qualité\u003cbr\u003e 5.3.\u003cbr\u003e Réglage fin complet : une méthode puissante mais lourde\u003cbr\u003e 5.4.\u003cbr\u003e [Exercice] Créez votre propre chatbot qui imite un ton de voix spécifique (Réglages complets)\u003cbr\u003e Chapitre 6 : Réglage intelligent avec la technique de réglage léger (PEFT)\u003cbr\u003e 6.1. La nécessité d'un réglage fin efficace des paramètres (PEFT)\u003cbr\u003e 6.2. \u003cbr\u003eLoRA (Adaptation de bas rang) : La technique de réglage léger la plus populaire\u003cbr\u003e 6.3.\u003cbr\u003e Comprendre facilement le fonctionnement de LoRA\u003cbr\u003e 6.4.\u003cbr\u003e [Exercice pratique] Optimisation d'un GPU bas de gamme avec LoRA\u003cbr\u003e 6.5. QLoRA : Réglage avec une mémoire réduite\u003cbr\u003e Chapitre 7 : Quantification des modèles : la rendre plus légère et plus rapide\u003cbr\u003e 7.1.\u003cbr\u003e Qu'est-ce que la quantification ? (FP16, INT8, INT4)\u003cbr\u003e 7.2.\u003cbr\u003e Pourquoi la quantification ? : Économiser de la mémoire et accélérer l’inférence\u003cbr\u003e 7.3.\u003cbr\u003e Chargement quantifié à l'aide de la bibliothèque bitsandbytes\u003cbr\u003e 7.4.\u003cbr\u003e [Exercice] Chargement du SLM avec une quantification de 4 bits et comparaison de l'utilisation des ressources.\u003cbr\u003e Partie 4 : SLM, développement et déploiement d’applications pratiques\u003cbr\u003e Chapitre 8 : Synergie entre RAG (Research Augmentation Generation) et SLM\u003cbr\u003e 8.1.\u003cbr\u003e Limites des modèles de langage : hallucinations et manque d’informations à jour\u003cbr\u003e 8.2. Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?\u003cbr\u003e 8.3.\u003cbr\u003e Le rôle des bases de données vectorielles et des modèles d'intégration (avec FAISS et ChromaDB)\u003cbr\u003e 8.4.\u003cbr\u003e [Atelier pratique] Création d'un chatbot de questions-réponses basé sur des documents en combinant SLM et RAG\u003cbr\u003e Chapitre 9 : Stratégies de déploiement d’applications SLM\u003cbr\u003e 9.1. \u003cbr\u003eStratégie optimale pour chaque scénario de déploiement\u003cbr\u003e 9.2.\u003cbr\u003e Déploiement local\/sur site : tirer parti d’Ollama et de vLLM\u003cbr\u003e 9.3.\u003cbr\u003e Déploiement de serveur cloud : créer votre propre serveur API avec FastAPI\u003cbr\u003e 9.4.\u003cbr\u003e Déploiement de périphériques Edge : présentation de Llama.cpp et du framework MLX\u003cbr\u003e 9,5.\u003cbr\u003e [Exercice] Déploiement d'un modèle optimisé sous forme d'API avec FastAPI\u003cbr\u003e Chapitre 10 : Utilisation responsable de la gestion durable des terres et perspectives d’avenir\u003cbr\u003e 10.1 Éthique de l'IA : questions de biais, d'équité et de transparence\u003cbr\u003e 10.2. Gestion des données et protection des données\u003cbr\u003e 10.3. L'avenir du SLM : plus petit, plus intelligent et plus multimodal\u003cbr\u003e 10.4.\u003cbr\u003e Grandir avec la communauté open source\u003cbr\u003e supplément\u003cbr\u003e Annexe A : Glossaire des termes\u003cbr\u003e Annexe B : Liste des outils et bibliothèques utiles\u003cbr\u003e Annexe C : Modèles SLM recommandés en fonction de la situation\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e Faibles coûts : Les coûts d'exploitation sont des dizaines de fois inférieurs à ceux d'un LLM.\u003cbr\u003e Réponse ultra-rapide : vitesse d’inférence rapide adaptée aux services en temps réel.\u003cbr\u003e Sécurité renforcée : Fonctionne sur les réseaux locaux et intranet sans fuite de données.\u003cbr\u003e \u003cbr\u003eOptimisation personnalisée : Créez une IA adaptée à des domaines, des modèles de parole et des processus métier spécifiques.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Partout dans le monde, les développeurs exploitent déjà le SLM dans divers domaines, notamment les chatbots de service client, les assistants embarqués, l'analyse des données industrielles et les assistants vocaux en temps réel.\u003cbr\u003e Une ère s'est ouverte où nous pouvons créer « l'IA que je veux, dans l'environnement que je veux », sans avoir besoin de ressources informatiques à grande échelle.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Ce livre vous guide pas à pas dans la mise en œuvre du SLM, du début à la fin, des concepts de base aux pratiques les plus récentes, en passant par le réglage fin, l'allègement, la combinaison RAG et le déploiement dans divers environnements.\u003cbr\u003e Au-delà du simple respect du code, nous l'avons conçu pour vous aider à développer des compétences pratiques qui vous permettront de concevoir et d'optimiser votre propre code. \u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate d'émission :\u003c\/strong\u003e 19 août 2025\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 157 pages | 188 × 257 × 20 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791199401488\u003c\/div\u003e\n\n \u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN10 :\u003c\/strong\u003e 119940148X \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/center\u003e\n\n\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893382905898,"sku":"139888","price":33.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/904bc2c3c288be5151cbdcfcda434f0d.jpg?v=1765399451","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/products\/139888","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}