Le réglage supervisé sur Vertex AI, de bout en bout

La procédure en six étapes

sequenceDiagram
  participant V as "Vous"
  participant G as "Cloud Storage"
  participant T as "Vertex AI Tuning"
  participant E as "Endpoint du modèle réglé"
  V->>V: 1. validate_jsonl.py et dry-run
  V->>G: 2. dépôt de train.jsonl et validation.jsonl
  V->>T: 3. client.tunings.tune(base_model, datasets, config)
  T-->>V: 4. états PENDING puis RUNNING, courbes de perte
  T->>E: 5. modèle réglé déployé
  V->>E: generate_content(model=endpoint)
  V->>T: 6. nettoyage : endpoint, modèle, bucket

Modèles réglables d'après la documentation (relevé du 2026-10-15) : Gemini 3.5 Flash, 3.1 Flash-Lite, 2.5 Pro, 2.5 Flash et 2.5 Flash-Lite. Le lab cible gemini-2.5-flash-lite, l'élève dont on a mesuré la ligne de base sur Vertex AI europe-west1.

Étape 1 : le dry-run

launch_tuning.py commence toujours par construire un « plan » : il revalide les fichiers, calcule les chemins gs://, applique les étiquettes et estime les tokens facturés. Puis il construit les objets du SDK google-genai : une faute dans un nom de paramètre échoue ici, sans réseau.

def sdk_objects(plan: dict):
    """Construit les objets du SDK google-genai : une faute de nom de paramètre échoue ICI, sans réseau."""
    from google.genai import types

    return types.TuningDataset(**plan["training_dataset"]), types.CreateTuningJobConfig(**plan["config"])

Étapes 2 et 3 : déposer et lancer

Avec --run (et seulement avec), le script crée le bucket étiqueté formation-lab=adapter-modele, y dépose les fichiers, puis lance le job :

    client = genai.Client(vertexai=True, project=plan["project"], location=plan["location"])
    training_dataset, config = sdk_objects(plan)
    job = client.tunings.tune(base_model=plan["base_model"], training_dataset=training_dataset, config=config)
    print("job :", job.name)
    while job.state in (types.JobState.JOB_STATE_PENDING, types.JobState.JOB_STATE_RUNNING):
        time.sleep(60)
        job = client.tunings.get(name=job.name)

Les hyperparamètres

Un hyperparamètre est un réglage de l'entraînement lui-même, choisi par vous et non appris.

La documentation recommande de commencer par les valeurs par défaut. Le script ne les envoie que si vous les précisez.

Étape 4 : estimer le coût avant de lancer

La documentation indique que les tokens d'entraînement facturés valent tokens du jeu × nombre d'époques. Le dry-run fait ce calcul (avec une estimation de 4 caractères par token ; client.models.count_tokens donne le chiffre exact). Multipliez par le tarif de réglage du modèle sur la page des prix Vertex AI. Ensuite, chaque appel au modèle réglé est facturé comme de l'inférence.

Étapes 5 et 6 : utiliser, puis nettoyer

Le modèle réglé s'appelle comme n'importe quel modèle, avec son endpoint comme nom :

MODEL=projects/.../locations/.../endpoints/1234567890 python evaluate.py --modes zero-shot --out apres_reglage.json

Nettoyage, à faire dès que l'expérience est terminée (remplacez les identifiants) :

gcloud ai endpoints list --region=REGION --project=PROJET
gcloud ai endpoints undeploy-model ENDPOINT_ID --deployed-model-id=DEPLOYED_ID --region=REGION --project=PROJET
gcloud ai endpoints delete ENDPOINT_ID --region=REGION --project=PROJET
gcloud ai models delete MODEL_ID --region=REGION --project=PROJET
gcloud storage rm -r gs://lab-adapter-modele-PROJET --project=PROJET

Exercice : préparer un deuxième essai

Votre premier job (valeurs par défaut) donne une perte de validation qui remonte après 2 époques. Écrivez la commande dry-run d'un second essai avec 2 époques, un adaptateur de taille 4 et un multiplicateur de 0,5, et donnez le nombre de tokens facturés estimé.

python launch_tuning.py --epochs 2 --adapter-size 4 --lr-multiplier 0.5

Résultat obtenu

Dry-run réel du 2026-10-15 (GOOGLE_CLOUD_PROJECT=mon-projet python launch_tuning.py --epochs 4 --adapter-size 4) :

{
  "project": "mon-projet",
  "location": "europe-west1",
  "base_model": "gemini-2.5-flash-lite",
  "training_dataset": {"gcs_uri": "gs://lab-adapter-modele-mon-projet/train.jsonl"},
  "config": {
    "tuned_model_display_name": "lab-adapter-modele-tickets",
    "validation_dataset": {"gcs_uri": "gs://lab-adapter-modele-mon-projet/validation.jsonl"},
    "labels": {"formation-lab": "adapter-modele"},
    "epoch_count": 4,
    "adapter_size": "ADAPTER_SIZE_FOUR"
  },
  "estimation": {"exemples_train": 70, "exemples_validation": 15, "tokens_train": 6620,
                 "epochs_supposes": 4, "tokens_factures_estimes": 26480}
}
DRY-RUN : rien n'a été envoyé. Ajoutez --run pour lancer le job (payant).

Le job lui-même n'a pas été lancé (règle de coûts du lab) : aucune ressource Google Cloud n'a été créée, il n'y a donc rien à nettoyer.

Je sais faire

• Décrire les six étapes d'un réglage supervisé sur Vertex AI
• Choisir et justifier des hyperparamètres de départ
• Estimer les tokens facturés d'un job avant de le lancer
• Appeler un modèle réglé et supprimer toutes les ressources créées