Formation Distilabel

Programme de notre formation Distilabel avec Argilla

[Jour 1 – Matin]

Introduction à Distilabel et à l’écosystème Argilla

• Comprendre Distilabel et son rôle dans la génération de datasets synthétiques pour les LLM
• Découvrir l’écosystème Argilla, Hugging Face et Transformers
• Identifier les cas d’usage : fine-tuning, RLHF, DPO, RAG
• Installer et configurer un environnement Python pour Distilabel
• Comprendre les concepts de Steps, Tasks et Pipelines
• Atelier pratique : Création d’un premier pipeline de génération de données conversationnelles.

[Jour 1 – Après-midi]

Construction de pipelines de génération LLM

• Concevoir des pipelines modulaires de génération de données IA
• Utiliser le prompt engineering pour produire des datasets cohérents
• Générer des données multi-turns et scénarios conversationnels
• Exploiter différents fournisseurs de modèles : OpenAI, Mistral, vLLM
• Structurer des workflows réutilisables pour les projets IA
• Atelier pratique : Création d’un pipeline avancé de génération d’instructions.

Préparation des datasets pour le fine-tuning

• Comprendre les formats de données pour le fine-tuning supervisé
• Créer des datasets adaptés aux modèles conversationnels
• Générer des jeux de données spécialisés métier
• Nettoyer et normaliser les données synthétiques
• Organiser les datasets pour l’entraînement et l’évaluation
• Atelier pratique : Création d’un dataset prêt pour le fine-tuning d’un LLM.

[Jour 2 – Matin]

Distilabel et l’alignement des modèles LLM

• Comprendre les concepts de RLHF et DPO
• Générer des datasets de préférences et de ranking
• Créer des données pour l’évaluation comparative de réponses
• Structurer des jeux de données d’alignement
• Automatiser la génération de données de préférence
• Atelier pratique : Création d’un dataset de préférences pour alignement de modèles.

[Jour 2 – Après-midi]

Intégration avec Argilla et validation humaine

• Découvrir les fonctionnalités d’Argilla pour l’annotation IA
• Importer et versionner des datasets dans Argilla
• Organiser les workflows de validation humaine
• Annoter et corriger des sorties générées par les LLM
• Construire un workflow collaboratif de revue de données
• Atelier pratique : Validation et annotation d’un dataset dans Argilla.

Évaluation et qualité des datasets IA

• Mesurer la qualité des données générées automatiquement
• Détecter les hallucinations et incohérences des modèles
• Évaluer la diversité et la pertinence des réponses
• Mettre en place des métriques d’évaluation LLM
• Construire des datasets de benchmark
• Atelier pratique : Audit qualité d’un dataset synthétique généré avec Distilabel.

[Jour 3 – Matin]

Distilabel pour les workflows RAG et IA générative

• Générer des données pour assistants conversationnels et systèmes RAG
• Produire des jeux de questions/réponses contextualisés
• Créer des datasets multilingues et spécialisés
• Structurer des pipelines de génération documentaire
• Exploiter Distilabel dans des architectures IA générative
• Atelier pratique : Génération d’un dataset RAG pour assistant métier.

[Jour 3 – Après-midi]

Industrialisation et automatisation des pipelines

• Automatiser l’exécution des pipelines Distilabel
• Utiliser Docker pour standardiser les environnements
• Versionner les datasets et pipelines IA
• Superviser les workflows et les coûts d’inférence
• Déployer des pipelines de génération en production
• Atelier pratique : Industrialisation d’un pipeline complet de génération de données IA.

Bonnes pratiques et projet fil rouge

• Définir les bonnes pratiques de génération de données IA
• Optimiser les performances et la qualité des pipelines
• Sécuriser les accès API et les données générées
• Construire une stratégie de maintenance des datasets
• Préparer les workflows pour des projets IA à grande échelle
• Atelier pratique : Projet final de génération, validation et exploitation d’un dataset LLM complet.