From 80ff67196ccaad6eaafdb06e24567cd160389ae4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jsboige Date: Tue, 13 Oct 2026 11:28:56 +0200 Subject: [PATCH] Fix(genai,#19451): FT-00a audit v2.1 -- claim de duree perimee (~6 s vs 3,1-4,0 s mesures) Cellules c.0 et c.3 annoncent '~6 s par epoch' sur GPU ; les sorties commitees affichent 3,1-4,0 s par epoch (c.14, c.18). Correctif qualitatif ('quelques secondes par epoch') : pas de nombre realigne byte-surgical sur un carnet re-executable (C.4). Markdown-only, code byte-identique, diff = 2 lignes. Sondes mecaniques famille FineTuning : c.6142423841 (saine, 0 defaut C.1/C.2/path/outil sur 14 carnets). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 --- .../GenAI/FineTuning/FT-00a-LoRA-from-scratch-Python.ipynb | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/GenAI/FineTuning/FT-00a-LoRA-from-scratch-Python.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/GenAI/FineTuning/FT-00a-LoRA-from-scratch-Python.ipynb index 0ae06d59b9..d012775046 100644 --- a/MyIA.AI.Notebooks/GenAI/FineTuning/FT-00a-LoRA-from-scratch-Python.ipynb +++ b/MyIA.AI.Notebooks/GenAI/FineTuning/FT-00a-LoRA-from-scratch-Python.ipynb @@ -21,7 +21,7 @@ "\n", "**Prérequis** : bases de PyTorch (tenseurs, autograd, `nn.Linear`) et notions de fine-tuning — voir [FT-01](FT-01-Introduction-FineTuning-Python.ipynb).\n", "\n", - "**Durée** : ~30 min · **Niveau** : intermédiaire · **Matériel** : CPU suffit (les durées affichées sont mesurées sur GPU, ~6 s par epoch).\n", + "**Durée** : ~30 min · **Niveau** : intermédiaire · **Matériel** : CPU suffit (les durées affichées sont mesurées sur GPU, quelques secondes par epoch).\n", "\n", "**Position dans la série** : FT-01 à FT-06 utilisent `peft` et des modèles HuggingFace prêts à l'emploi. Ce notebook démonte le mécanisme — la décomposition `W' = W + (alpha/r) * B @ A`, l'initialisation `A ~ N, B = 0`, la propagation du gradient, la fusion — pour que les notebooks SOTA cessent d'être des boîtes noires. Les notebooks suivants restent la référence pour l'usage industriel : [FT-01](FT-01-Introduction-FineTuning-Python.ipynb) (LoRA avec `peft` sur GPT-2), [FT-02](FT-02-QLoRA-Quantization-Python.ipynb) (QLoRA 4-bit), [FT-06](FT-06-Vision-Language-LoRA-Python.ipynb) (vision-langage)." ] @@ -114,7 +114,7 @@ "source": [ "### Lecture du résultat : l'environnement d'exécution\n", "\n", - "La mini-tâche de ce notebook (section 3) tient sur CPU comme sur GPU ; seule la durée change (~6 s par epoch sur RTX 3090, sensiblement plus sur CPU). Toutes les cellules suivantes s'exécutent telles quelles sur les deux — les **valeurs** mesurées (exactitudes, normes, dérive de fusion) sont celles produites par le run, pas des constantes recopiées." + "La mini-tâche de ce notebook (section 3) tient sur CPU comme sur GPU ; seule la durée change (quelques secondes par epoch sur RTX 3090, sensiblement plus sur CPU). Toutes les cellules suivantes s'exécutent telles quelles sur les deux — les **valeurs** mesurées (exactitudes, normes, dérive de fusion) sont celles produites par le run, pas des constantes recopiées." ] }, {