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TransformerLab est une plateforme d'orchestration MLOps et un environnement de recherche conçu pour l'entraînement, le fine-tuning et l'évaluation de grands modèles de langage. Il sert de plan de contrôle centralisé pour gérer les tâches d'apprentissage automatique et coordonner le calcul GPU distribué sur des fournisseurs cloud hybrides et sur site (on-premise). La plateforme se distingue par une optimisation de modèle pilotée par agent, utilisant des assistants IA pour analyser les métriques et proposer et mettre en file d'attente automatiquement des expériences d'hyperparamètres. Elle fournit un environnement de développement distant qui permet aux utilisateurs de lancer des notebooks interactifs, des éditeurs de code et des sessions SSH sécurisées directement sur des nœuds de calcul distants. Le système couvre un large éventail de capacités de flux de travail d'apprentissage automatique, incluant la coordination de tâches distribuées, les balayages d'hyperparamètres automatisés et le suivi complet des expériences. Il dispose de registres intégrés pour le versionnage des jeux de données et des artefacts de modèle, ainsi que d'outils pour l'évaluation des performances des modèles et le déploiement de serveurs d'inférence. Une interface en ligne de commande est fournie pour le contrôle de la plateforme, la surveillance des tâches et la gestion de l'installation et des mises à jour de l'instance serveur locale.