Comment faire une Machine d’Apprentissage Locale ?
CRÉER UNE MACHINE D’APPRENTISSAGE IA LOCALE (MaL) / LOCAL AI TRAINING MACHINE (LtM)
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Créer une machine d’apprentissage locale (Local AI Training Machine) implique plusieurs étapes, allant du choix du matériel à l’installation des logiciels et frameworks nécessaires. Voici un guide détaillé pour mettre en place une machine d’apprentissage en local, adaptée à GPT et aux modèles IA génératifs.
1. Choisir le Matériel (Hardware)
L’entraînement des modèles IA, surtout GPT-like, demande beaucoup de puissance.
- Processeur (CPU) : Un Intel i9 / AMD Ryzen 9 ou mieux (mais le GPU est plus important).
- Carte Graphique (GPU) : RTX 6000 ADA / PNY NVIDIA A800 40 GB / PNY NVIDIA L40S – Mémoire (24 Go à 80 Go).
- Mémoire Vive (RAM) : 32 Go minimum, 64 Go recommandé pour des modèles plus grands.
- Stockage (SSD NVMe) : 1 To Mini – 4 To recommandé (pour datasets, modèles, logs).
- Boitier type data center : Armoire réseau, Armoire Serveur 19 Pouces | 4 U |
- Alim 220V : Corsair HX1500i Alimentation ATX Entièrement Modulaire à Très Faible Bruit
Alternative : serveur distant (Google Colab, Lambda Labs, RunPod, OVH…).
COMPOSANTS (Hardware)
💠 Intel i9=
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- Intel Core i9-14900K (14th gen) desktop processor.
- Featuring Intel Thermal Velocity Boost, Intel Turbo Boost Max Technology 3.0, and PCIe 5.0 & 4.0 support, DDR5 and DDR4 support.
- Unlocked 14th Gen Intel Core i9 desktop processors are optimized for IA
💠 AMD Ryzen 9
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- ARCHITECTURE ZEN 5 – Le nouveau standard pour les joueurs et créateurs. Profitez de performances incroyables ainsi que d’une efficacité énergétique accrue grâce à la nouvelle architecture AMD Zen 4 basée sur une finesse de gravure en 4 nm, une première mondiale
- 12 CŒURS ET 24 THREADS – Le Ryzen 9 9900X offre des fréquences exceptionnelles (Base 4,4 GHz / Boost 5,6 GHz). L’overclocking est bien sûr possible puisque l’ensemble des cœurs sont débridés.
- CARACTÉRISTIQUES AVANCÉES – Avec une un TDP de 120 W, et ses 76 MB Cache L3, le Ryzen 9 9900X est taillé pour accomplir de grandes choses. Il dispose également d’une puce graphique intégrée AMD RDNA 2.
💠RTX 6000 ADA
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| coprocesseur graphique | NVIDIA RTX 6000 Ada |
|---|---|
| Mémoire vive de la carte graphique | 48 Go |
| Fréquence d’horloge du processeur | 1 dix millièmes de pouces |
| Interface de sortie vidéo | DisplayPort |
| Type de mémoire vive (carte graphique) | Mémoire GDDR6X |
| appareils compatibles | Ordinateur de bureau |
| résolution maximale de l’affichage | 3840p |
| Interface de la carte graphique | PCI-Express x16 |
💠PNY NVIDIA A800 40 GB
=>
Informations générales | Désignation | PNY NVIDIA A800 40 GB Active |
Marque | ||
Modèle | VCNA800-PB | |
Chipset graphique | Chipset graphique | |
Nombre de GPU | ||
Bus | ||
Mémoire | Taille mémoire vidéo | |
Interface mémoire | ||
Type de mémoire | ||
Architecture | Processeurs de flux | |
Applications | Multi-GPU | |
Utilisation | ||
Connectique | Entrées vidéo | |
Sorties vidéo | ||
Design | Type de refroidissement | |
Consommation | ||
Low profile | ||
Format | ||
Connecteur(s) alimentation | ||
Garanties | Garantie commerciale | 3 ans constructeur |
Garantie légale | Voir les modalités |
💠PNY NVIDIA L40S
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| Coprocesseur graphique | NVIDIA |
| Marque | PNY |
| Taille de la RAM graphique | 48 Go |
| Interface de sortie vidéo | DisplayPort |
| Fabricant de processeurs graphiques | NVIDIA |
| Appareils compatibles | Ordinateur de bureau |
| Interface de carte graphique | PCI Express |
| Nom de modèle | L40 Module |
| Description de la carte graphique | Dédié |
| Fabricant | PNY |
💠RAM 32 Go
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| Marque | Corsair |
| Taille de la mémoire de l’ordinateur | 32 Go |
| Technologie de mémoire RAM | DDR5 |
| Vitesse de mémoire | 4800 MHz |
| Appareils compatibles | ordinateur portable,ordinateurs portables |
| Caractéristique spéciale | Boost haute fréquence et vitesse automatique |
| Tension | 1,1 Volts |
| Latence stroboscopique d’adresse de colonne | 40 |
| Facteur de forme | SO-DIMM |
| Nom de modèle | CORSAIR VENGEANCE SODIMM |
💠RAM 64 Go
=>
| Marque | Corsair |
| Taille de la mémoire de l’ordinateur | 64 Go |
| Technologie de mémoire RAM | DDR5 |
| Vitesse de mémoire | 4800 MHz |
| Appareils compatibles | Ordinateur portable |
| Caractéristique spéciale | Haute performance |
| Tension | 2 Volts |
| Latence stroboscopique d’adresse de colonne | 40 |
| Facteur de forme | SO-DIMM |
| Nom de modèle | c40 |
💠SSD NVMe 4To
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| Capacité du stockage numérique | 4 To |
| Interface du disque dur | NVMe |
| Technologie de connectivité | SATA |
| Marque | Samsung |
| Caractéristique spéciale | Portable |
| Facteur de forme du disque dur | 2,5 Pouces |
| Description du disque dur | Disque SSD |
| Appareils compatibles | Ordinateur portable, Ordinateur de bureau, polycarbonate, Bureau |
| Type d’installation | Disque dur interne |
| Couleur | noir |
💠Boîtier Rack 19″ Format 4U
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| Compatibilité de la carte mère | ATX |
| Type de cas | Inconnu |
| Usages recommandés pour le produit | Commercial |
| Couleur | argent |
| Matériau | Acier allié SGCC |
| Type de fixation de l’alimentation | Montage inférieur |
| Méthode de refroidissement | Eau |
| Nom de modèle | UK4339 |
| Taille du ventilateur | 8E+1 Millimètres |
2. Installer un Environnement IA
Tu as besoin d’un environnement Python optimisé pour le deep learning.
Étapes pour Linux / Windows avec WSL
Installer Miniconda (ou Anaconda)
Bash |
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh |
Créer un environnement IA
Bash |
conda create –name AI_env python=3.10 conda activate AI_env |
Installer PyTorch + CUDA (accélération GPU)
Si NVIDIA :
Bash |
pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 |
Si sans GPU :
Bash |
pip install torch torchvision torchaudio
|
3. Installer les Frameworks pour IA Générative
Selon ton projet, voici les principaux outils :
GPT & NLP (Hugging Face, OpenAI, LLaMA, Mistral, Falcon)
Bash |
pip install transformers datasets peft accelerate |
Stable Diffusion (Images IA)
Bash |
pip install diffusers |
Gestion des modèles LLM (Llama, Mistral) avec GPTQ (optimisation)
Bash |
pip install auto-gptq |
Interfaces Locales (Gradio, FastAPI, LangChain)
Bash |
pip install gradio fastapi langchain |
4. Télécharger un Modèle IA et l’Exécuter en Local
Une fois ton environnement IA prêt, tu peux charger et exécuter un modèle GPT-like.
Télécharger un modèle open-source (Ex : Mistral-7B, LLaMA-2, Falcon)
Python |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = « mistralai/Mistral-7B » model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) |
Lancer un test en local
Python |
input_text = « Bonjour, comment puis-je t’aider ? » tokens = tokenizer(input_text, return_tensors= »pt ») output = model.generate(**tokens) print(tokenizer.decode(output[0])) |
5. Fine-Tuner un Modèle Localement
Si tu veux entraîner ou fine-tuner ton propre modèle GPT en local, voici un exemple.
Charger un dataset personnalisé
Python |
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(« json », data_files=« my_dataset.jsonl ») |
Lancer le fine-tuning
Python |
from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments(output_dir=« ./fine_tuned_model », per_device_train_batch_size=2) trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset) trainer.train() |
6. Déployer le Modèle en Local
Si tu veux créer une API ou une interface web locale, utilise FastAPI ou Gradio.
Créer une API avec FastAPI
Python |
from fastapi import FastAPI from transformers import pipeline app = FastAPI() generator = pipeline(« text-generation », model=« mistralai/Mistral-7B ») @app.get(« /generate ») def generate(prompt: str): result = generator(prompt, max_length=100) return {« response »: result[0][« generated_text »]} # Lancer l’API : uvicorn filename:app –reload |
Créer une interface avec Gradio
Python |
import gradio as gr def generate_text(prompt): result = generator(prompt, max_length=100) return result[0][« generated_text »] gr.Interface(fn=generate_text, inputs=« text », outputs=« text »).launch() |
Résumé des Étapes pour une Machine d’Apprentissage Locale
– Choisir le bon matériel (GPU puissant recommandé)
– Installer un environnement Python optimisé
– Télécharger et installer les frameworks IA (Hugging Face, PyTorch, etc.)
– Charger et exécuter un modèle GPT-like
– Fine-tuner le modèle avec des données personnalisées
– Déployer l’IA en local avec une API ou une interface web
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AJOUTER DES DONNÉES DANS UNE MACHINE D’APPRENTISSAGE LOCALE
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Ajouter des données dans une machine d’apprentissage locale implique plusieurs étapes, que ce soit pour un modèle de machine learning (ML) traditionnel ou un modèle d’intelligence artificielle basé sur le deep learning. Voici comment procéder :
1. Préparer les données
Avant d’entraîner un modèle, les données doivent être nettoyées, organisées et prétraitées.
Collecte des données
- Récupérer des données depuis des sources locales (fichiers CSV, JSON, bases de données, etc.)
- Télécharger des datasets publics (Kaggle, UCI, etc.)
- Générer des données synthétiques si nécessaire
Nettoyage des données
- Supprimer les valeurs manquantes ou aberrantes
- Normaliser et formater les données (échelle, encodage des variables)
Structuration des données
- Séparer les jeux de données en train (80%) / validation (10%) / test (10%)
- Assurer un bon équilibre des classes (pour éviter le biais)
2. Charger les données dans la machine d’apprentissage
Cela dépend des outils et frameworks que vous utilisez :
a) Avec Python (Pandas, NumPy)
Si vos données sont dans un fichier CSV ou une base SQL :
Python |
import pandas as pd # Charger un fichier CSV df = pd.read_csv(« data.csv ») # Afficher un aperçu print(df.head()) |
Avec NumPy pour des matrices de données :
Python |
import numpy as np data = np.loadtxt(« data.csv », delimiter= », ») print(data.shape) |
b) Avec un modèle basé sur Scikit-Learn
Scikit-Learn permet de charger et préparer les données pour l’entraînement :
Python |
from sklearn.model_selection import train_test_split # Séparation des features (X) et des labels (y) X = df.drop(« target », axis=1) y = df[« target »] # Division des données X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) |
c) Avec TensorFlow/Keras pour du Deep Learning
Si vous utilisez TensorFlow/Keras, chargez les données sous forme de tensors :
Python |
import tensorflow as tf # Charger un dataset en mémoire dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset( « data.csv », batch_size=32, label_name= »target », num_epochs=1 ) |
Pour des images :
Python |
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_data = datagen.flow_from_directory(« images/ », target_size=(128, 128), batch_size=32) |
3. Entraîner le modèle avec les nouvelles données
Une fois les données chargées, entraînez le modèle en local.
✔ Avec Scikit-Learn (Exemple : Régression Logistique)
Python |
from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # Évaluation accuracy = model.score(X_test, y_test) print(f »Précision du modèle : {accuracy:.2f} ») |
✔ Avec TensorFlow (Exemple : Réseau de Neurones)
Python |
model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(128, activation=’relu’, input_shape=(X_train.shape[1],)), tf.keras.layers.Dense(64, activation=’relu’), tf.keras.layers.Dense(1, activation=’sigmoid’) ]) model.compile(optimizer=’adam’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) |
4. Sauvegarder et charger le modèle mis à jour
Après l’entraînement, pensez à sauvegarder le modèle pour une réutilisation future.
Sauvegarde avec Scikit-Learn
Python |
import joblib joblib.dump(model, « model.pkl ») |
Sauvegarde avec TensorFlow
Python |
model.save(« model.h5 ») |
Et pour le recharger :
Python |
from tensorflow.keras.models import load_model model = load_model(« model.h5 ») |
Résumé : Étapes pour ajouter des données à une machine d’apprentissage locale
– Collecter et nettoyer les données
– Charger les données dans un format compatible
– Diviser les données en train/test
– Entraîner le modèle avec les nouvelles données
– Sauvegarder le modèle mis à jour pour future utilisation
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PRÉPARATION POUR IA GÉNÉRATIVE
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Dans le cas d’une IA générative, ajouter des données implique généralement de finetuner un modèle pré-entraîné ou de l’entraîner à partir de zéro selon l’architecture utilisée (GAN, VAE, Transformers comme GPT, Stable Diffusion, etc.).
1. Définir l’objectif du modèle génératif
– Texte (Chatbot, génération de contenu) → GPT, Llama, Mistral
– Image (Art, design, photos réalistes) → Stable Diffusion, DALL·E, StyleGAN
– Audio (Voix, musique) → AudioLM, VITS
– Vidéo (Animation, deepfake) → Runway, Video Diffusion Models
2. Préparer et structurer les données
Pour le texte → Dataset structuré en format JSON, CSV, TXT
- Exemple (GPT) :
Json |
{« prompt »: « Décris un dragon majestueux », « completion »: « Un dragon aux écailles dorées vole au-dessus des montagnes… »} |
Pour les images → Dossiers organisés + métadonnées (JSON, CSV)
- Exemple (Stable Diffusion) :
Python |
/dataset/dragons/ ├── image1.jpg ├── image2.jpg ├── metadata.json {« file_name »: « image1.jpg », « caption »: « Un dragon rouge crachant du feu »} |
Pour l’audio → WAV, MP3 + transcriptions
- Exemple (TTS) :
Python |
/dataset/voices/ ├── speech1.wav ├── transcript1.txt « Bonjour, voici un exemple de voix synthétique. » |
3. Intégrer les nouvelles données dans l’IA générative
a) Fine-tuning avec Hugging Face (Texte)
Si vous utilisez GPT, Llama, Mistral, vous pouvez finetuner un modèle pré-entraîné sur vos données :
Installation :
Python |
pip install transformers datasets peft Préparation des données : from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(« json », data_files= »data.json ») |
Fine-tuning :
Python |
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(« mistralai/Mistral-7B ») trainer = Trainer(model=model, train_dataset=dataset) trainer.train() |
b) Fine-tuning Stable Diffusion (Images)
Pour ajouter vos propres images à Stable Diffusion, utilisez LoRA ou DreamBooth.
Installation :
Python |
pip install diffusers accelerate transformers |
Exemple avec diffusers :
Python |
from diffusers import StableDiffusionPipeline pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(« runwayml/stable-diffusion-v1-5 ») pipeline.train(« dataset/dragons/ ») pipeline.save_pretrained(« custom_model/ ») |
) Fine-tuning AudioLM ou TTS (Voix)
Pour entraîner un modèle Text-to-Speech comme VITS :
Python |
from TTS.api import TTS tts = TTS(« vits », checkpoint_path= »model.pth ») tts.train(« dataset/voices/ ») |
4. Sauvegarde et utilisation du modèle mis à jour
Après l’entraînement, pensez à sauvegarder le modèle et à l’utiliser dans vos projets.
Sauvegarde du modèle
Python |
model.save_pretrained(« my_custom_model/ ») |
Utilisation du modèle
Python |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(« my_custom_model/ ») tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(« mistralai/Mistral-7B ») input_text = « Décris un dragon magique » tokens = tokenizer(input_text, return_tensors= »pt ») output = model.generate(**tokens) print(tokenizer.decode(output[0])) |
5. Optimisation et déploiement
Une fois les nouvelles données intégrées, vous pouvez :
– Tester le modèle sur des prompts spécifiques
– Optimiser les performances (quantization, pruning)
– Déployer en API via FastAPI, Gradio, Hugging Face Spaces
– Exporter pour un usage local ou cloud (ex : ONNX, TorchScript)
Résumé des étapes pour ajouter des données à une IA générative
– Collecter et formater les nouvelles données (texte, image, audio, etc.)
– Charger les données et structurer le dataset
– Fine-tuner un modèle existant (GPT, SD, AudioLM, etc.)
– Sauvegarder et tester le modèle mis à jour
– Optimiser et déployer pour l’exploitation.
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UTILISATION D’UN GPT
Guide détaillé pour ajouter des données et fine-tuner un modèle GPT en local.
1. Définir l’objectif du fine-tuning
Pourquoi veux-tu ajouter des données ?
✔ Adapter GPT à un domaine spécifique (ex : communication, marketing, technique)
✔ Améliorer la cohérence sur un ton ou un style précis
✔ Personnaliser les réponses selon une charte éditoriale
2. Préparer les données
GPT utilise un format structuré pour l’apprentissage, généralement du JSONL (JSON Lines).
Exemple de format JSONL pour le fine-tuning
Chaque ligne correspond à un exemple d’entraînement :
Json |
{« messages »: [{« role »: « system », « content »: « Tu es un assistant spécialisé en IA générative. »}, {« role »: « user », « content »: « Comment ajouter des données à un modèle GPT ? »}, {« role »: « assistant », « content »: « Pour ajouter des données à GPT, il faut préparer un dataset JSONL… » }]} |
role: system → Définit le comportement de GPT
role: user → Représente les entrées de l’utilisateur
role: assistant → Réponses attendues
Étape clé : Crée un dataset avec plusieurs exemples réalistes, alignés avec ton objectif.
3. Lancer l’entraînement en local
Tu peux fine-tuner GPT-3.5 ou GPT-4 via OpenAI API ou entraîner un modèle open-source comme Mistral/LLaMA avec Hugging Face.
Option 1 : Fine-tuning GPT via OpenAI
Installation
Assure-toi d’avoir l’API OpenAI installée :
Bash |
pip install openai |
Charger les données dans OpenAI
Bash |
openai tools fine_tunes.prepare_data -f dataset.jsonl |
Lancer l’entraînement
Bash |
openai api fine_tunes.create -t « dataset_prepared.jsonl » -m gpt-3.5-turbo |
Utiliser le modèle fine-tuné
Python |
import openai response = openai.ChatCompletion.create( model= »ft:gpt-3.5-turbo:mon_modele », messages=[{« role »: « user », « content »: « Comment ajouter des données à GPT ? »}] ) print(response[« choices »][0][« message »][« content »]) |
Option 2 : Fine-tuning un modèle open-source (Mistral, LLaMA)
Si tu veux fine-tuner un modèle open-source en local, voici une méthode avec Hugging Face.
Installation
Python |
pip install transformers datasets peft |
Charger les données
Python |
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(« json », data_files= »dataset.jsonl ») |
Fine-tuner Mistral-7B (exemple)
Python |
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(« mistralai/Mistral-7B ») trainer = Trainer(model=model, train_dataset=dataset) trainer.train() |
4. Tester et déployer le modèle
Après le fine-tuning, pense à tester ton modèle avec des prompts réels et à l’optimiser (quantization, distillation). Tu peux aussi le déployer en API via FastAPI, Gradio ou Hugging Face Spaces.
Autres conseils
