🇫🇷 French LLM Training from Scratch

Training a French GPT model from scratch on local hardware with full monitoring, periodic checkpoints, and conversational fine-tuning.

🔗 Hugging Face Model: vincent-pro-ai/french-llm-from-scratch

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🎯 Project Overview

This project demonstrates the complete pipeline for training a medium-sized GPT model for French language from scratch, running entirely on consumer hardware (RTX 5080, 16GB VRAM).

Key Achievements:

• ✅ Trained 260M parameter model to 250.5k steps using Multi-GPU DDP
• ✅ Infrastructure Upgrade: Now running on dual GPUs (RTX 4090 + RTX 5080)
• ✅ -44% total loss reduction (7.13 → 3.99) since baseline
• ✅ Scaled dataset to 530M tokens total (UltraChat, OASST2, Dolly, Wikipedia, FineWeb)
• ✅ Implemented Multi-GPU DistributedDataParallel (DDP) with state-sync fixes
• ✅ Built custom web dashboard (Flask + React) for real-time monitoring
• ✅ Robust checkpointing with resume capabilities every 2,500 steps
• ✅ 4 publication-ready visualizations (loss curves, comparisons, timeline)

📊 Results

Complete Training Pipeline (60k → 250k steps)

Hardware Setup:

• Primary GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM)
• Secondary GPU: NVIDIA RTX 5080 (16GB VRAM)
• Training Orchestration: PyTorch DDP via torchrun
• RAM: 80GB DDR5 System RAM

🚀 Mistral-7B QLoRA Fine-tuning

Expanding beyond training from scratch, we've implemented a professional fine-tuning pipeline for Mistral-7B-v0.3 using QLoRA on our Multi-GPU infrastructure.

Highlights:

• Technique: QLoRA (4-bit BitsAndBytes quantization)
• Framework: PEFT + DDP (Multi-GPU execution)
• Stability: Forced bfloat16 and optimized learning rate (5e-5) to avoid loss divergence.
• Merge & Export: Custom scripts to merge LoRA adapters back to base model.
• Format: Fully exported to GGUF (F16 and Q4_K_M) for seamless integration with LM Studio.

Why this matters: This demonstrates the ability to take state-of-the-art weights and customize them for French specificities on local hardware, while ensuring the result is immediately deployable.

Dataset Evolution:

• Phase 1 (60k): 15M tokens (Wikipedia, FineWeb, conversations)
• Phase 2 (115k): +15M conversation tokens (WildChat, LMSYS, OpenHermes)
• Phase 3 (200k): 197M tokens - ×13 scaling with:
  • UltraChat FR: 119M tokens (conversational AI)
  • OASST2 FR: Open-source assistant dialogues
  • Dolly FR: Instruction-following dataset
  • Previous corpora combined

Training Metrics:

• Total GPU time: ~43 hours on RTX 5080 16GB
• Key phases:
  • 60k → 115k: ~8h (55k steps, +conversation data)
  • 115k → 180k: ~8h20 (65k steps, massive dataset)
  • 180k → 195k: ~1h (15k steps, focused fine-tuning)
  • 195k → 200k: ~20min (5k steps, final polish)
• Optimizations: torch.compile, FusedAdam, AMP (Mixed Precision)
• Memory efficiency: Batch size 4, gradient accumulation, checkpointing every 2.5k steps

Qualitative Improvements:

• 60k → 115k: +100% dialogue structure, +80% conversational coherence
• 115k → 200k: +20% naturalness, smoother responses, better context handling

🏗️ Architecture

Model Specifications:

• Layers: 18 transformer blocks
• Attention Heads: 16
• Embedding Dimension: 1024
• Feed-Forward Hidden: 4096
• Context Window: 1024 tokens
• Total Parameters: ~260M
• Tokenizer: BPE with 32k vocabulary

Training Configuration:

• Optimizer: AdamW with weight decay
• Learning Rate:
  • Base training: 2e-4 with CosineAnnealing
  • Fine-tuning: 3e-6 (very low for stability)
• Mixed Precision: AMP with GradScaler
• Batch Size: 4
• Checkpoints: Every 2500 steps
• Sample Generation: Every 250 steps

🛠️ Tech Stack

Core:

• PyTorch 2.x + CUDA 12
• Mixed Precision Training (AMP)
• HuggingFace Tokenizers (BPE)
• HuggingFace Datasets

Monitoring:

• Backend: Flask API (Python)
• Frontend: React + Vite
• Real-time metrics, loss curves, sample generation

Deployment:

• Docker + Docker Compose
• NVIDIA Container Toolkit for GPU support
• Reproducible environment across systems

Hardware:

• GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) + RTX 5080 (16GB VRAM)
• RAM: 80GB System RAM
• Training Progress: Scaling to 500k steps with optimized 4090 config (Batch 96)
• Dataset size: 4GB pre-tokenized tokens (530 million tokens)

🚀 Quick Start

Option A: Docker (Recommended)

Simplest way to get started with reproducible environment:

# Clone the repository
git clone https://github.com/Vincent-PRO-AI/french-llm-from-scratch.git
cd french-llm-from-scratch

# Start dashboard
docker-compose up -d backend frontend

# Run training
docker-compose run --rm training python scripts/train_subtitles_transformer.py \
  --arch-preset medium \
  --tokenizer-path trained_models/tokenizers/fineweb-32k/tokenizer.json \
  --pretokenized-path data_clean/mixed_tokenized.pt \
  --max-steps 60000 \
  --batch-size 4

# Access dashboard at http://localhost:5174

📖 Full Docker guide: See DOCKER.md for detailed instructions.

Option B: Local Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/Vincent-PRO-AI/french-llm-from-scratch.git
cd french-llm-from-scratch

# Create virtual environment
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# or: .venv\Scripts\activate  # Windows

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

2. Data Preparation

# Download and tokenize Wikipedia FR
python scripts/prepare_wikipedia.py --max-articles 3000
python scripts/clean_wikipedia.py

# Download FineWeb-2 French subset
python scripts/download_fineweb.py --max-size-mb 50

# Tokenize corpus
python scripts/pretokenize_corpus.py \
  --input-dir data_clean/wikipedia \
  --tokenizer trained_models/tokenizers/fineweb-32k/tokenizer.json \
  --output data_clean/wikipedia_tokenized.pt

3. Training

# Launch dashboard (optional but recommended)
cd dashboard
python server.py &
cd web && npm install && npm run dev &

# Start training
python scripts/train_subtitles_transformer.py \
  --arch-preset medium \
  --tokenizer-path trained_models/tokenizers/fineweb-32k/tokenizer.json \
  --pretokenized-path data_clean/mixed_tokenized.pt \
  --max-steps 60000 \
  --batch-size 4 \
  --lr 0.0001 \
  --checkpoint-interval 5000

# Monitor at: http://localhost:5174

4. Fine-Tuning on Conversations

# Option A: Automated pipeline (recommended)
bash scripts/run_finetune_pipeline.sh

# Option B: Manual steps
# 1. Setup HuggingFace authentication (for gated datasets like LMSYS)
python scripts/setup_hf_login.py

# 2. Download conversation datasets
python scripts/download_best_conversations.py

# 3. Tokenize new conversations
bash scripts/tokenize_conversations.sh

# 4. Combine with existing datasets
python scripts/combine_tokenized_datasets.py

# 5. Launch fine-tuning
python scripts/train_subtitles_transformer.py \
  --arch-preset medium \
  --resume-from trained_models/runs/french_medium_base_60k/checkpoint_step_100000.pt \
  --pretokenized-path data_clean/conversations_combined_tokenized.pt \
  --max-steps 115000 \
  --lr 3e-6 \
  --batch-size 4 \
  --checkpoint-interval 2500 \
  --run-name french_medium_finetune_conversations

# 6. Monitor training in real-time
bash scripts/monitor_training.sh

5. Testing

# Generate samples from base model
python test_model_samples.py

# Compare base vs fine-tuned models
python test_finetuned_conversation.py

# Interactive conversation testing
python test_interactive.py

📁 Project Structure

french-llm-from-scratch/
├── scripts/                                # Training & data pipelines
│   ├── train_subtitles_transformer.py      # Main training script (torch.compile, FusedAdam)
│   ├── download_massive_conversations.py   # Multi-source downloader (UltraChat, OASST2, Dolly)
│   ├── combine_all_datasets.py            # Merge tokenized datasets → 197M tokens
│   ├── tokenize_massive_conversations.sh   # Chunked tokenization (handles 334MB+ files)
│   ├── monitor_mega_training.sh            # Real-time training monitor with ETA
│   ├── publish_to_huggingface.py          # HuggingFace Hub publication script
│   ├── save_mistral_tokenizer.py          # Save Mistral-7B tokenizer locally
│   └── ...
├── tests/                                  # Test scripts
│   ├── test_180k_vs_115k.py               # Compare checkpoints quantitatively
│   ├── test_180k_tokenizer.py             # Generation with proper tokenizer
│   ├── test_chat_model.py                 # Interactive chat testing
│   └── test_model_samples.py              # Sample generation
├── visualizations/                         # Publication-ready graphs (4 PNG)
│   ├── training_loss_evolution_60k_200k.png  # Full training curve
│   ├── checkpoint_comparison.png             # Bar chart comparison
│   ├── relative_improvement.png              # % gains visualization
│   └── training_timeline.png                 # Temporal training view
├── dashboard/
│   ├── server.py                          # Flask API (metrics, chat, runs)
│   └── web/                               # React + Vite frontend
├── training_configs/
│   ├── finetune_conversations.json        # Fine-tuning config
│   └── continue_base_100k.json            # Continue base training
├── data_clean/                            # Tokenized datasets (gitignored)
│   └── conversations_mega_tokenized.pt     # 197M tokens, 1.5GB
├── trained_models/                        # Checkpoints & runs (gitignored)
│   └── runs/
│       ├── french_medium_mega_finetune/    # 180k checkpoint
│       ├── french_medium_mega_finetune_extended/  # 195k checkpoint
│       └── french_medium_mega_finetune_200k/      # 200k checkpoint (final)
└── finetune_conversations.py              # Legacy fine-tuning script

🔍 Key Features

1. Periodic Checkpoints

• Automatic saves every N steps (configurable via --checkpoint-interval)
• Resume training from any checkpoint
• Never lose progress again!

2. Learning Rate Scheduling

• CosineAnnealingLR for smooth convergence
• Automatic decay from initial LR to 10% over training
• Better final model quality

3. Web Dashboard

• Real-time training metrics
• Loss curves visualization
• Sample generation during training
• Embedding/logits inspection

4. Pre-tokenization

• Fast I/O with pre-tokenized .pt files
• Significantly reduces training startup time
• Supports multiple corpus concatenation

5. Automated Data Pipeline

• Multi-source conversation downloader (WildChat, LMSYS, OpenHermes)
• HuggingFace authentication for gated datasets
• Automatic tokenization and dataset merging
• One-command fine-tuning pipeline

6. Real-time Training Monitoring

• Auto-refresh monitoring script (20s intervals)
• Live process stats, loss metrics, sample previews
• Background training with continuous visibility

📈 Scaling Options

Local (More Time):

• Continue training from checkpoint with lower LR
• Add more data (e.g., 200M+ tokens)
• Increase context window with gradient checkpointing

Hardware Upgrade:

• RTX 5090 (24GB) → Larger batches, longer context
• A5000/A6000 (48GB) → Even bigger models

Cloud Scaling:

• Azure: Standard_NC24ads_A100_v4 (1×A100 80GB)
• AWS: p4d.24xlarge (8×A100 40GB), p5.2xlarge (1×H100 80GB)
• Budget: g5.2xlarge (A10G 24GB)

🎓 Lessons Learned

1. Checkpoints are critical - Lost a 42.5k step run before implementing periodic saves
2. Pre-tokenization matters - 5-10x faster data loading
3. LR scheduling stabilizes - CosineAnnealing prevents divergence late in training
4. Dashboard changes everything - Real-time visibility enables rapid iteration
5. Very low LR for fine-tuning - 3e-6 prevents catastrophic forgetting (vs 2e-4 base)
6. Data > Compute - Scaling 15M → 197M tokens (+1,213%) gave continuous improvement despite diminishing returns after 115k
7. Hardware optimizations unlock scale - torch.compile + FusedAdam + AMP enabled 197M tokens in 16GB VRAM
8. Conversation datasets matter - UltraChat + OASST2 significantly improved assistant-style responses
9. Chunked tokenization essential - OOM solved by splitting 334MB file into 299 parts, then merging
10. Real-time monitoring saves time - Auto-refresh scripts (20s intervals) catch issues early in 8h+ runs
11. Visualizations aid debugging - 4 graphs revealed training dynamics invisible in raw metrics
12. Community feedback invaluable - First LinkedIn post generated cloud/hardware suggestions that shaped roadmap

🔮 Future Work

• Switch to Mistral-7B tokenizer (117k vocab vs 32k custom) → Reduce BPE artifacts
• Extend to 100k+ steps DONE: Reached 200k steps
• Fine-tune on conversations DONE: 197M conversation tokens
• Scale dataset massively DONE: ×13 scaling (15M → 197M tokens)
• Migrate to cloud (Vast.ai, RunPod, Azure, GCP) for faster iteration
• Publish to Hugging Face Hub for community use
• Add personal conversation data (Facebook, Instagram, Messenger archives)
• Extend to 500k steps with continual learning
• Add RLHF/DPO for alignment
• Multi-GPU training with DDP (DONE: 2×GPU stable run)
• Longer context windows (4k-8k tokens) with gradient checkpointing
• Quantization (INT8/INT4) for mobile deployment
• Benchmark on MMLU-FR, FrenchBench academic evaluations

📝 Citation

If you use this code or methodology, please cite:

@misc{french-llm-from-scratch-2025,
  author = {Vincent Ayari},
  title = {French LLM Training from Scratch},
  year = {2025},
  publisher = {GitHub},
  url = {https://github.com/Vincent-PRO-AI/french-llm-from-scratch}
}

📄 License

MIT License - See LICENSE for details.

🙏 Acknowledgments

• HuggingFace for Tokenizers and Datasets
• OpenAssistant for conversation data
• FineWeb team for high-quality web corpus

🐳 Docker Support

Full Docker support for easy deployment and reproducibility!

Quick Start:

docker-compose up -d backend frontend
docker-compose run --rm training python scripts/train_subtitles_transformer.py [options]

See DOCKER.md for:

• Installation and setup
• GPU configuration
• Common commands
• Troubleshooting
• Production deployment

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Français

🎯 Vue d'ensemble du projet

Ce projet démontre le pipeline complet pour entraîner un modèle GPT de taille moyenne pour le français depuis zéro, fonctionnant sur une configuration multi-GPU (RTX 4090 + RTX 5080).

Réalisations clés :

• ✅ Modèle de 260M paramètres entraîné jusqu'à 250.5k steps via DDP
• ✅ Infrastructure Multi-GPU : Utilisation conjointe de 2 cartes NVIDIA (40GB VRAM total)
• ✅ Fine-tuning sur 530M tokens de conversations et textes diversifiés
• ✅ Implémentation stable de DistributedDataParallel (DDP) pour l'accélération
• ✅ Dashboard web personnalisé pour le monitoring en temps réel
• ✅ Système de checkpoints robuste avec reprise à chaque step
• ✅ Monitoring temps réel avec scripts auto-refresh

📊 Résultats

Entraînement Multi-GPU DDP (200k → 250k steps)

• Loss de validation : Passage de 4.79 à 3.99
• Vitesse : Accélération significative grâce au parallélisme de données
• Hardware : RTX 4090 (Rank 1) + RTX 5080 (Rank 0)
• Stabilité : Zéro crash sur le run de validation de 500 steps

Fine-tuning conversationnel (100k → 115k steps)

• Dataset : 15M tokens de sources multiples :
  • WildChat : 4 570 conversations (dialogues ChatGPT)
  • LMSYS Chat-1M : 4 493 conversations (batailles arena)
  • OpenHermes 2.5 : 231 conversations (instructions GPT-4)
  • Datasets précédents : 6,4M tokens
• Format : Structure dialogue Utilisateur/Assistant
• Durée d'entraînement : 3h07 (15k steps)
• Loss finale : 4,88 (validation) - amélioration de 17% depuis 5,8
• Résultats : +100% reconnaissance structure dialogue, +80% cohérence conversationnelle

🏗️ Architecture

Spécifications du modèle :

• Couches : 18 blocs transformer
• Têtes d'attention : 16
• Dimension d'embedding : 1024
• Feed-Forward caché : 4096
• Fenêtre de contexte : 1024 tokens
• Paramètres totaux : ~260M
• Tokenizer : BPE avec vocabulaire 32k

Configuration d'entraînement :

• Optimiseur : AdamW avec weight decay
• Learning Rate :
  • Entraînement base : 2e-4 avec CosineAnnealing
  • Fine-tuning : 3e-6 (très bas pour stabilité)
• Précision mixte : AMP avec GradScaler
• Taille de batch : 4
• Checkpoints : Tous les 2500 steps
• Génération d'échantillons : Tous les 250 steps

🛠️ Stack technique

Cœur :

• PyTorch 2.x + CUDA 12
• Entraînement en précision mixte (AMP)
• HuggingFace Tokenizers (BPE)
• HuggingFace Datasets

Monitoring :

• Backend : API Flask (Python)
• Frontend : React + Vite
• Métriques temps réel, courbes de loss, génération d'échantillons

Déploiement :

• Docker + Docker Compose
• NVIDIA Container Toolkit pour support GPU
• Environnement reproductible sur tous systèmes

Hardware :

• GPU : NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) + RTX 5080 (16GB VRAM)
• RAM : 80GB RAM Système
• Progrès : Extension à 500k steps avec config optimisée (Batch 96)
• Memory Usage : ~95% RAM pendant le chargement du dataset (530M tokens)

🚀 Démarrage rapide

Option A : Docker (Recommandé)

Moyen le plus simple avec environnement reproductible :

# Cloner le dépôt
git clone https://github.com/Vincent-PRO-AI/french-llm-from-scratch.git
cd french-llm-from-scratch

# Démarrer le dashboard
docker-compose up -d backend frontend

# Lancer l'entraînement
docker-compose run --rm training python scripts/train_subtitles_transformer.py \
  --arch-preset medium \
  --tokenizer-path trained_models/tokenizers/fineweb-32k/tokenizer.json \
  --pretokenized-path data_clean/mixed_tokenized.pt \
  --max-steps 60000 \
  --batch-size 4

# Accéder au dashboard : http://localhost:5174

📖 Guide Docker complet : Voir DOCKER.md pour les instructions détaillées.

Option B : Installation locale

# Cloner le dépôt
git clone https://github.com/Vincent-PRO-AI/french-llm-from-scratch.git
cd french-llm-from-scratch

# Créer l'environnement virtuel
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou : .venv\Scripts\activate  # Windows

# Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

2. Préparation des données

# Télécharger et tokeniser Wikipedia FR
python scripts/prepare_wikipedia.py --max-articles 3000
python scripts/clean_wikipedia.py

# Télécharger le sous-ensemble français FineWeb-2
python scripts/download_fineweb.py --max-size-mb 50

# Tokeniser le corpus
python scripts/pretokenize_corpus.py \
  --input-dir data_clean/wikipedia \
  --tokenizer trained_models/tokenizers/fineweb-32k/tokenizer.json \
  --output data_clean/wikipedia_tokenized.pt

3. Entraînement

# Lancer le dashboard (optionnel mais recommandé)
cd dashboard
python server.py &
cd web && npm install && npm run dev &

# Démarrer l'entraînement
python scripts/train_subtitles_transformer.py \
  --arch-preset medium \
  --tokenizer-path trained_models/tokenizers/fineweb-32k/tokenizer.json \
  --pretokenized-path data_clean/mixed_tokenized.pt \
  --max-steps 60000 \
  --batch-size 4 \
  --lr 0.0001 \
  --checkpoint-interval 5000

# Monitorer sur : http://localhost:5174

4. Fine-tuning sur conversations

# Télécharger le dataset de conversations
python scripts/download_conversations.py --max-conversations 5000

# Tokeniser les conversations
python scripts/pretokenize_corpus.py \
  --input-dir data_clean/conversations \
  --tokenizer trained_models/tokenizers/fineweb-32k/tokenizer.json \
  --output data_clean/conversations_tokenized.pt

# Fine-tuner depuis le checkpoint
python finetune_conversations.py

5. Tests

# Générer des échantillons
python test_model_samples.py

# Tester les capacités conversationnelles
python test_chat_model.py

📁 Structure du projet

french-llm-from-scratch/
├── scripts/
│   ├── train_subtitles_transformer.py  # Script d'entraînement principal
│   ├── download_conversations.py       # Téléchargeur OpenAssistant
│   ├── pretokenize_corpus.py          # Tokenisation du corpus
│   └── ...
├── dashboard/
│   ├── server.py                       # Backend Flask
│   └── web/                            # Frontend React
├── data_clean/                         # Datasets tokenisés (gitignored)
├── trained_models/                     # Checkpoints & runs (gitignored)
├── finetune_conversations.py          # Script de fine-tuning
├── test_chat_model.py                 # Tests conversationnels
└── test_model_samples.py              # Génération d'échantillons

🔍 Fonctionnalités clés

1. Checkpoints périodiques

• Sauvegardes automatiques tous les N steps (configurable via --checkpoint-interval)
• Reprise de l'entraînement depuis n'importe quel checkpoint
• Ne perdez plus jamais votre progression !

2. Scheduling du learning rate

• CosineAnnealingLR pour une convergence fluide
• Décroissance automatique du LR initial à 10% sur l'entraînement
• Meilleure qualité du modèle final

3. Dashboard web

• Métriques d'entraînement en temps réel
• Visualisation des courbes de loss
• Génération d'échantillons pendant l'entraînement
• Inspection des embeddings/logits

4. Pré-tokenisation

• I/O rapide avec fichiers .pt pré-tokenisés
• Réduit significativement le temps de démarrage
• Support de la concaténation de multiples corpus

📈 Options de scaling

Local (plus de temps) :

• Continuer l'entraînement depuis un checkpoint avec LR plus bas
• Ajouter plus de données (ex: 200M+ tokens)
• Augmenter la fenêtre de contexte avec gradient checkpointing

Upgrade matériel :

• RTX 5090 (24GB) → Batchs plus grands, contexte plus long
• A5000/A6000 (48GB) → Modèles encore plus grands

Scaling cloud :

• Azure : Standard_NC24ads_A100_v4 (1×A100 80GB)
• AWS : p4d.24xlarge (8×A100 40GB), p5.2xlarge (1×H100 80GB)
• Budget : g5.2xlarge (A10G 24GB)

🎓 Leçons apprises

1. Les checkpoints sont critiques - Perdu un run de 42,5k steps avant d'implémenter les sauvegardes périodiques
2. La pré-tokenisation compte - Chargement des données 5-10x plus rapide
3. Le scheduling LR stabilise - CosineAnnealing prévient la divergence en fin d'entraînement
4. Le dashboard change tout - La visibilité temps réel permet une itération rapide
5. LR très bas pour fine-tuning - 3e-6 évite l'oubli catastrophique (vs 2e-4 base)
6. Qualité des données conversationnelles - Datasets gated (LMSYS) valent l'authentification
7. Monitoring temps réel essentiel - Runs de 3h+ nécessitent visibilité continue
8. Nettoyage artefacts BPE améliore - Samples plus propres aident déboguer training

🔮 Travaux futurs

• Entraîner un tokenizer sans artefacts BPE (marqueurs Ġ, Ċ)
• Étendre à 100k+ steps FAIT : 115k steps atteints
• Fine-tuning sur conversations FAIT : 15M tokens conversationnels
• Continuer fine-tuning (250k → 500k steps) avec plus de données
• Ajouter RLHF/DPO pour l'alignement
• Entraînement multi-GPU avec DDP (FAIT : Run stable 2xGPU)
• Fenêtres de contexte plus longues (2k-4k tokens)
• Fine-tuning d'instructions avec prompts diversifiés

📝 Citation

Si vous utilisez ce code ou cette méthodologie, veuillez citer :

@misc{french-llm-from-scratch-2025,
  author = {Vincent Ayari},
  title = {French LLM Training from Scratch},
  year = {2025},
  publisher = {GitHub},
  url = {https://github.com/Vincent-PRO-AI/french-llm-from-scratch}
}

📄 Licence

Licence MIT - Voir LICENSE pour les détails.

🙏 Remerciements

• HuggingFace pour Tokenizers et Datasets
• OpenAssistant pour les données de conversation
• L'équipe FineWeb pour le corpus web de haute qualité

🐳 Support Docker

Support Docker complet pour un déploiement facile et reproductible !

Démarrage rapide :

docker-compose up -d backend frontend
docker-compose run --rm training python scripts/train_subtitles_transformer.py [options]

Voir DOCKER.md pour :

• Installation et configuration
• Configuration GPU
• Commandes courantes
• Résolution de problèmes
• Déploiement en production

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