Together AI a publié un guide et un dépôt open-source pour le fine-tuning d'un modèle de classification similaire à Jev, en utilisant le modèle de base Qwen3.5 4B.

  • Le processus implique l'échantillonnage de 38 340 exemples provenant de six ensembles de données Hugging Face afin de maintenir les coûts d'entraînement bas.
  • L'entraînement prend environ 25 minutes et coûte environ 17 $ via le service Fine-tuning de Together AI.
  • Le modèle résultant est déployé sur un point de terminaison HTTP dédié pour l'intégration dans des applications logicielles.
  • Les utilisateurs peuvent interroger le modèle en utilisant des entrées JSON pour effectuer la détection d'intention, des vérifications booléennes et l'analyse des sentiments.

Cette approche permet aux développeurs de créer rapidement des modèles de classification spécialisés et rentables qui retournent des sorties structurées telles que des scores ou des valeurs booléennes.