# CoreWeave Docs: French Forge Post-entraînement > Learn how to deploy, manage, and observe your AI training and inference workloads on CoreWeave. ## Post-entraînement - [Post-entraînement](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training.md): Adaptez des modèles à vos tâches grâce à la distillation, à l’apprentissage par renforcement et au fine-tuning supervisé sur une infrastructure gérée. ### Model Distillation - [Model Distillation](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation.md): Entraînez des modèles spécialisés à partir du trafic réel de votre application, comparez-les aux modèles que vous utilisez actuellement et déployez le meilleur. #### Premiers pas - [Aperçu](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/overview.md): Utilisez un seul flux de travail pour collecter des données d’entraînement, entraîner des modèles spécialisés, démontrer leur qualité et les déployer en toute sécurité. - [Démarrage rapide](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/quickstart.md): Connectez un projet, collectez des données, entraînez des modèles candidats, évaluez-les et déployez le meilleur. - [Fonctionnement de Model Distillation](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/get-started/how-it-works.md): Découvrez comment l’utilisation réelle de votre produit se transforme en un modèle entraîné, évalué et déployé en toute sécurité. - [Entraîner et déployer votre premier modèle](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/get-started/first-model.md): Transformez des exemples réels issus de votre application en modèle spécialisé et comparez-le avant son déploiement. #### Fonctionnalités ##### Fournisseurs - [Fournisseurs](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/providers.md): Enregistrez des points de terminaison d’inférence, gérez les ID de modèles appelables et configurez la tarification. - [Démarrage rapide des fournisseurs](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/providers-quickstart.md): Connectez un fournisseur d’inférence et rendez l’un de ses modèles disponible dans l’interface utilisateur. ##### Projets et trafic - [Projets et trafic](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/projects-and-traffic.md): Créez un projet doté d’un nom de modèle proxy stable et connectez votre application Chat Completions de production. - [Connecter votre application](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/get-started/connect-your-app.md): Envoyez votre première requête vérifiée via le proxy Model Distillation. - [Projets et versions](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/concepts/projects-and-versions.md): Utilisez des noms de modèles proxy stables et des versions d’acheminement isolées pour faire évoluer le comportement en toute sécurité. ##### Datasets - [Datasets](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/datasets.md): Créez des données d’entraînement et de test reproductibles à partir des traces d’un projet ou d’un projet W&B existant. - [Démarrage rapide de Datasets](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/datasets-quickstart.md): Créez un dataset reproductible à partir du trafic d’un projet et examinez ses lignes d’entraînement et de test. - [Téléverser un dataset](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/datasets-upload.md): Créez un dataset à partir d’exemples existants en écrivant des entrées ou en téléversant un fichier JSONL via la Management API. - [Réétiquetage](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/relabeling.md): Générez une cible d’entraînement de meilleure qualité ou plus cohérente sans modifier les données d’origine. ##### Ajustement fin - [Fine-tuning](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/fine-tuning.md): Entraînez des modèles de base pris en charge à partir des sorties d’origine ou réétiquetées d’un dataset. - [Démarrage rapide du fine-tuning](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/fine-tuning-quickstart.md): Entraînez votre premier modèle spécialisé à partir d’un dataset prêt. - [Modèles que vous pouvez entraîner](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/supported-models.md): Entraînez plusieurs familles de modèles et trouvez le meilleur compromis entre qualité, coût et latence pour votre tâche. ##### Évaluations - [Évaluations](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/evaluations.md): Comparez les sorties sur des échantillons de validation stables et interprétez les résultats provisoires en temps réel. - [Démarrage rapide des évaluations](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/evaluations-quickstart.md): Exécutez une évaluation en face-à-face entre votre sortie de référence et un ou plusieurs modèles candidats. ##### Acheminement - [Acheminement et versions](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/routing-and-versions.md): Contrôlez les poids et les paramètres des cibles, et isolez les modifications avant leur déploiement en production. - [Démarrage rapide de l’acheminement](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/routing-quickstart.md): Acheminez une petite part du trafic du projet vers un modèle candidat et vérifiez le déploiement progressif. ##### Analyses - [Analytics](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/analytics.md): Surveillez le trafic, les jetons, les erreurs et le coût des modèles à partir des traces attribuées aux projets. - [Démarrage rapide d’Analytics](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/studio/analytics-quickstart.md): Vérifiez l’état du trafic et estimez les économies réalisables en acheminant les requêtes vers un modèle candidat. #### Proxy d’inférence - [Aperçu du proxy d’inférence](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/proxy/overview.md): Utilisez un point de terminaison unique compatible avec OpenAI pour l’acheminement par projet, les identifiants d’authentification des fournisseurs et la capture des traces. - [complétion de chat](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/proxy/chat-completions.md): Envoyez des requêtes sans streaming, avec streaming, avec outils, multimodales ou à sortie structurée. - [Mise en cache des réponses](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/proxy/response-caching.md): Réutilisez la réponse exacte à une requête répétée sans streaming au lieu d’appeler à nouveau le fournisseur. - [Acheminement des modèles](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/proxy/model-routing.md): Choisissez des versions de projet ou des modèles de fournisseurs enregistrés via le champ model. - [Métadonnées et traces](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/proxy/metadata-and-traces.md): Sélectionnez un entity W&B, préservez l’identité de conversation et joignez un contexte interrogeable. - [Erreurs du proxy](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/proxy/errors.md): Diagnostiquez les échecs liés à l’authentification, à l’entity, à l’acheminement, au fournisseur et au service en amont. #### Référence de l’API - [Référence de l’API Model Distillation](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/overview.md): Choisissez entre la Management API et le proxy d’inférence. - [Authentification et entities](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/authentication.md): Authentifiez-vous auprès de W&B et sélectionnez l’entity personnel ou d’équipe approprié. - [Conventions de l’API](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/conventions.md): Comprendre les références de modèles, le statut asynchrone, les erreurs, la pagination et l’idempotence. ##### API de gestion - [Management API](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management.md): Gérez les fournisseurs, les projets, les datasets, les tâches d'entraînement, les évaluations, l'acheminement et les analyses de Model Distillation. ###### Fournisseurs - [Lister les fournisseurs](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/providers/list-providers.md): Liste les fournisseurs de l’entity, les identifiants d’authentification masqués, l’état du déploiement et les entrées de modèles. Provisionne à la demande le fournisseur intégré `wandb-inference`. - [Obtenir un fournisseur](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/providers/get-a-provider.md) - [Valider un fournisseur enregistré](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/providers/validate-a-saved-provider.md): Envoie une requête de complétion minimale via un fournisseur enregistré et enregistre le statut de validation obtenu. - [Créer un fournisseur ou faire pivoter ses identifiants](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/providers/create-or-rotate-a-provider.md): Crée un identifiant d’authentification pour le fournisseur ou le fait pivoter. Lorsque validation_model est fourni, le backend configuré doit exécuter avec succès une requête minimale vers ce modèle avant l’enregistrement de toute modification. Omettez validation_model pour ignorer le test. Publie l… - [Supprimer un fournisseur](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/providers/delete-a-provider.md): Échoue avec le code 409 tant que l’acheminement, le réétiquetage ou une évaluation fait encore référence à ce fournisseur. - [Lister les ressources qui utilisent un fournisseur](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/providers/list-resources-using-a-provider.md) - [Ajouter un modèle de fournisseur personnalisé](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/providers/add-a-custom-provider-model.md) - [Mettre à jour un modèle de fournisseur](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/providers/update-a-provider-model.md): Active ou désactive le modèle dans Model Distillation et définit une tarification facultative par million de jetons. - [Supprimer un modèle de fournisseur personnalisé](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/providers/delete-a-custom-provider-model.md): Les entrées prédéfinies du catalogue ne peuvent pas être supprimées ; désactivez-les plutôt. ###### Projects - [Lister les projets](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/projects/list-projects.md) - [Lister les projets Forge accessibles](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/projects/list-accessible-forge-projects.md): Renvoie les noms des projets Forge accessibles à l’appelant dans l’entity résolu. Pour vérifier si un projet donné peut être lié à un nouveau projet Model Distillation, utilisez GET /projects/availability. - [Vérifier la disponibilité de la configuration du projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/projects/check-project-setup-availability.md): Vérifie si le nom du modèle proxy et le projet Forge peuvent être associés selon le mode de création ou d’importation sélectionné. - [Lister les résumés de projets](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/projects/list-project-summaries.md): Renvoie des cartes récapitulatives des projets indiquant le nombre de datasets, de modèles affinés et d’évaluations, ainsi que le nombre approximatif de traces journalisées. Le nombre de traces peut être indisponible lorsque Weave ne peut pas être interrogé. - [Obtenir un projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/projects/get-a-project.md) - [Créer un projet Model Distillation](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/projects/create-a-model-distillation-project.md): Crée la version 1 du projet et publie la configuration initiale d’acheminement requise. Définissez project_mode sur create pour un nouveau projet Forge ou sur import pour un projet existant auquel vous avez accès. Chaque projet Forge peut appartenir à un seul projet Model Distillation par entity. L’… - [Supprimer un projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/projects/delete-a-project.md): Supprime les ressources Model Distillation et la configuration d’acheminement appliquée, mais ne supprime jamais le projet Forge, les traces sources, les runs ni les artifacts. ###### Acheminement - [Obtenir l’acheminement de la version 1](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/routing/get-version-1-routing.md) - [Remplacer l’acheminement de la version 1](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/routing/replace-version-1-routing.md): Enregistre la configuration d’acheminement, puis attend jusqu’à 10 secondes que sa publication se stabilise. Le déploiement renvoyé indique l’état obtenu : applied, failed avec last_error, ou encore pending ou applying. - [Supprimer l’acheminement de la version 1](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/routing/delete-version-1-routing.md) - [Obtenir l’acheminement d’une version de projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/routing/get-routing-for-a-project-version.md) - [Remplacer l’acheminement d’une version de projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/routing/replace-routing-for-a-project-version.md): Enregistre la configuration d’acheminement, puis attend jusqu’à 10 secondes que sa publication se stabilise. Le déploiement renvoyé indique l’état obtenu : applied, failed avec last_error, ou encore pending ou applying. - [Supprimer l’acheminement d’une version de projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/routing/delete-routing-for-a-project-version.md) - [Lister les versions du projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/routing/list-project-versions.md) - [Créer une version de projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/routing/create-a-project-version.md): Crée la version portant le numéro suivant et publie éventuellement ses cibles initiales. - [Supprimer une version de projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/routing/delete-a-project-version.md): La version 1 ne peut pas être supprimée. Les appelants configurés pour utiliser une version supprimée reçoivent dès lors des réponses 404. ###### Datasets - [Lister les jeux de données](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/list-datasets.md) - [Créer un jeu de données](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/create-a-dataset.md): Avec `params`, met en file d'attente la création d'un dataset à partir des traces du projet et renvoie 202. Sans `params`, crée un dataset vide prêt à être utilisé par l'API des entrées et renvoie 201. - [Prévisualiser la suppression d’un dataset](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/preview-dataset-deletion.md): Renvoie, à titre informatif, un aperçu des dépendances et des éléments bloquants actuels, ainsi que le statut de l’opération. DELETE calcule sa propre portée ; la récupération de cet aperçu est facultative. - [Obtenir un jeu de données](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/get-a-dataset.md) - [Renommer un jeu de données](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/rename-a-dataset.md) - [Supprimer un jeu de données](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/delete-a-dataset.md): Effectue la suppression en une seule requête ; aucun aperçu n’est requis. Le serveur enregistre la portée actuelle des dépendances. Définissez `cascade=true` pour supprimer également les modèles dépendants sur lesquels le fine-tuning a été effectué, leurs artifacts d’entraînement et les évaluations… - [Ajouter des traces à un jeu de données](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/append-traces-to-a-dataset.md): Exécute une autre requête fixe et ajoute uniquement les paires trace/tour de conversation qui ne sont pas encore présentes, tout en conservant la configuration de partitionnement d’origine. - [Lister les runs de réétiquetage](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/list-relabel-runs.md) - [Lancer un run de réétiquetage](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/start-a-relabel-run.md) - [Sélectionner le run de réétiquetage actif](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/select-the-active-relabel-run.md): Sélectionne les sorties réétiquetées utilisées par le dataset, ou efface la sélection avec null. - [Supprimer un run de réétiquetage](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/delete-a-relabel-run.md) - [Reprendre un run de réétiquetage en échec](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/resume-a-failed-relabel-run.md): Remet en file d’attente le même run ayant échoué et génère uniquement les sorties encore manquantes. - [Appliquer une stratégie de réétiquetage aux nouvelles lignes](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/apply-a-relabeling-strategy-to-new-rows.md): Crée une exécution pour la révision actuelle du dataset, conserve les sorties existantes et génère uniquement les sorties manquantes. - [Publier les sorties réétiquetées vers Weave](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/publish-relabeled-outputs-to-weave.md): Met en file d’attente une publication sidecar Weave pour un run de réétiquetage terminé. - [Lister les entrées d’un dataset](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/list-dataset-entries.md) - [Ajouter ou remplacer des entrées de dataset](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/add-or-replace-dataset-entries.md): Écrit jusqu'à 5,000 lignes de chat OpenAI en une seule transaction. Envoyez un tableau JSON ou les mêmes lignes au format NDJSON (une ligne de données par ligne de texte) avec `Content-Type: application/x-ndjson`. Toute ligne invalide entraîne le rejet de la requête et est signalée par son index ; l… - [Déplacer des entrées de dataset vers un split](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/move-dataset-entries-to-a-split.md): Déplace vers `split` chaque entrée correspondant à `filters` (les filtres de la liste, y compris les métadonnées) et à `row_ids`. `fraction` sélectionne cette proportion des groupes correspondants, classés selon une empreinte de l'identifiant du groupe, afin qu'un groupe ne soit jamais divisé et qu'… - [Démarrer le téléversement d’un fichier JSONL dans un dataset](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/start-a-jsonl-upload-into-a-dataset.md): Ouvre une session de téléversement d'un fichier JSONL, limité à 1 Gio et 100,000 lignes, dans un dataset existant du plan Postgres. Chaque ligne suit la structure définie par `POST .../entries`. Envoyez le fichier entier par PUT vers `upload.url`, en respectant exactement la taille déclarée (par exe… - [Obtenir un téléversement de dataset](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/get-a-dataset-upload.md) - [Annuler le téléversement d’un dataset](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/cancel-a-dataset-upload.md) - [Finaliser le téléversement d’un dataset](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/finish-a-dataset-upload.md): Vérifie que la taille du fichier stocké correspond à la taille déclarée et met en file d'attente le worker d'importation, qui valide chaque ligne puis enregistre toutes les lignes en une seule transaction selon les règles de `POST .../entries`. Une ligne invalide, un row_id existant en mode append o… - [Publier un jeu de données vers Weave](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/publish-a-dataset-to-weave.md): Met en file d’attente la publication de la révision actuelle du dataset dans Weave. - [Lister les jobs de sortie de comparaison](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/list-comparison-output-jobs.md) - [Garantir l'existence des sorties du modèle de comparaison](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/ensure-comparison-model-outputs.md): Met en file d’attente la génération des seules sorties de validation manquantes et réutilise les générations correspondantes en cache. - [Régénérer les sorties d’un modèle de comparaison](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/regenerate-one-comparison-models-outputs.md): Supprime les sorties de validation en cache d’un modèle pour ce dataset et met en file d’attente leur régénération complète avec les paramètres d’inférence par défaut actuels du modèle. Les évaluations qui dépendent de ces sorties deviennent obsolètes. - [Obtenir une entrée de jeu de données](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/get-a-dataset-entry.md) - [Supprimer une entrée de dataset](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/datasets/delete-a-dataset-entry.md) ###### Modèles ajustés - [Lister les modèles fine-tunés](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/fine-tunes/list-fine-tunes.md) - [Créer un modèle fine-tuné](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/fine-tunes/create-a-fine-tune.md) - [Prévisualiser la suppression d’un modèle fine-tuné](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/fine-tunes/preview-fine-tune-deletion.md): Renvoie, à titre informatif, un aperçu de l’impact sur les évaluations et des éléments bloquants, ainsi que le statut de l’opération. La récupération de cet aperçu est facultative avant DELETE. - [Obtenir un modèle affiné](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/fine-tunes/get-a-fine-tune.md) - [Supprimer un modèle affiné](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/fine-tunes/delete-a-fine-tune.md): Met en file d’attente une suppression définitive en une seule requête. Supprime le modèle d’entraînement, les artifacts Forge, les sorties générées et l’entrée Model Distillation. Le modèle pour lequel le fine-tuning a été effectué est retiré des ensembles de comparaison ; les évaluations qui l’util… - [Relancer un fine-tuning en échec](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/fine-tunes/retry-a-failed-fine-tune.md): Remet en file d’attente un modèle pour lequel le fine-tuning a été effectué et qui est en échec, avec de nouveaux identifiants d’authentification. Si une tâche d’entraînement confirmée peut être récupérée, la nouvelle tentative reprend la surveillance de cette tâche et ne soumet que les époques rest… - [Définir la tarification d’inférence d’un modèle affiné](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/fine-tunes/set-fine-tune-inference-pricing.md) - [Mettre à jour les valeurs par défaut d’inférence d’un modèle affiné](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/fine-tunes/update-fine-tune-inference-defaults.md): Définit la température d’échantillonnage par défaut utilisée lorsque ce modèle pour lequel le fine-tuning a été effectué traite le trafic ou génère des sorties de comparaison. Les sorties déjà en cache restent inchangées tant qu’elles ne sont pas explicitement régénérées. - [Régénérer toutes les sorties de comparaison d’un modèle fine-tuné](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/fine-tunes/regenerate-all-comparison-outputs-for-a-fine-tune.md): Supprime, dans l’ensemble du projet, les sorties de comparaison en cache produites par ce modèle sur lequel le fine-tuning a été effectué et met en file d’attente leur régénération complète avec ses paramètres d’inférence par défaut actuels. Les évaluations qui dépendent de ces sorties deviennent ob… ###### Évaluations - [Lister les évaluations](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/evaluations/list-evaluations.md) - [Créer une évaluation](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/evaluations/create-an-evaluation.md) - [Obtenir une évaluation](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/evaluations/get-an-evaluation.md) - [Mettre à jour et réconcilier une évaluation](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/evaluations/update-and-reconcile-an-evaluation.md): Conserve les cas terminés qui n’ont pas changé et ne met en file d’attente que le travail ajouté ou invalidé. - [Supprimer une évaluation](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/evaluations/delete-an-evaluation.md) - [Relancer les cas d’évaluation en échec](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/evaluations/retry-failed-evaluation-cases.md): Crée un lot limité aux cas en échec une fois l’évaluation actuelle achevée et conserve les cas terminés. - [Lister les tentatives d’exportation vers Weave](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/evaluations/list-weave-export-attempts.md): Liste les tentatives d’exportation d’une évaluation, de la plus récente à la plus ancienne. - [Publier une évaluation vers Weave](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/evaluations/publish-an-evaluation-to-weave.md): Met en file d’attente la publication des enregistrements d’évaluation dans Weave. ###### Analyses - [Obtenir les analyses du projet](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/analytics/get-project-analytics.md) ###### Préférences de l’interface - [Lister les préférences de couleur des modèles](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/ui-preferences/list-model-color-preferences.md) - [Définir une préférence de couleur de modèle](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/ui-preferences/set-a-model-color-preference.md) - [Lister les modèles de comparaison pour les analyses](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/ui-preferences/list-analytics-comparison-models.md) - [Remplacer les modèles de comparaison des analyses](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/management/ui-preferences/replace-analytics-comparison-models.md) ##### API du proxy d’inférence - [API du proxy d’inférence](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/proxy.md): Envoyez des requêtes Chat Completions compatibles avec OpenAI via l’acheminement par projet de Model Distillation. ###### Complétions de chat - [Créer une complétion de chat acheminée](https://docs.coreweave.com/fr/model-distillation/reference/proxy/chat-completions/create-a-routed-chat-completion.md): Envoyez une requête de complétion de chat standard. `model` accepte un alias de tâche, une version précise telle que `alias@v2`, ou une référence directe à un fournisseur enregistré comme `openai/gpt-5.6-sol`. Les requêtes de tâche sont tracées automatiquement. ### Serverless Training - [À propos de Serverless Training](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training.md): Effectuez le post-entraînement et le fine-tuning de LLM sur une infrastructure serverless gérée avec Serverless RL et Serverless SFT. - [Modèles disponibles](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/available-models.md): Parcourez les modèles de fondation disponibles pour l’entraînement avec Serverless Training, y compris les variantes de modèles prises en charge et leurs capacités. - [Informations d’utilisation et limites](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/usage-limits.md): Comprendre la tarification, les limites d’utilisation et les restrictions de compte pour W&B Serverless Training - [Utiliser Serverless SFT](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/sft.md): Effectuez le fine-tuning de modèles avec Serverless SFT à l’aide du framework ART d’OpenPipe et de l’API Serverless Training pour l’apprentissage supervisé. - [Utiliser Serverless RL](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/rl.md): Effectuez le post-entraînement de modèles avec Serverless RL à l’aide du framework ART d’OpenPipe et de l’API Serverless Training, puis envoyez-leur des requêtes. #### Référence de l’API - [Référence de l’API Serverless Training](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference.md): Parcourez les points de terminaison d’API de Serverless Training pour les complétions de chat, les modèles, les tâches d’entraînement et les contrôles de santé, ainsi que les informations d’authentification. ##### chat-completions - [Créer une complétion de chat](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.md): Create a new chat completion. ##### models - [Lister les modèles de base](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/models/list-base-models.md): Models this deployment can train, including architecture validation. - [Créer un modèle](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/models/create-model.md): Create a new model. - [Lister les points de contrôle du modèle](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.md) - [Supprimer les points de contrôle du modèle](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.md): Delete specific checkpoints for a model. - [Supprimer un modèle](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/models/delete-model.md): Delete a model, all its checkpoints, artifacts, and the associated W&B run. - [Journaliser](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/models/log.md): Log trajectories and calculate metrics. ##### training-jobs - [Créer une tâche d'entraînement RL](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.md): Create a new RL (Reinforcement Learning) training job. - [Créer une tâche d'entraînement SFT](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.md): Create a new SFT (Supervised Fine-Tuning) training job. - [Obtenir une tâche d'entraînement](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.md): Get a training job by ID. - [Obtenir les événements d'une tâche d'entraînement](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.md): Get events for a training job. ##### health - [Contrôle de santé](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/health/health-check.md) - [Vérification du système](https://docs.coreweave.com/fr/products/post-training/serverless-training/api-reference/health/system-check.md): Check health of all system components. ## OpenAPI Specs - [management.openapi](/fr/openapi/model-distillation/management.openapi.yaml) - [proxy.openapi](/fr/openapi/model-distillation/proxy.openapi.yaml) - [openapi](/products/post-training/serverless-training/api-reference/openapi.json)