ne pas versioner le lora

Finetunning/.gitignore

+qwen2.5*/

Finetunning/mergeLora.py

+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from peft import PeftModel
+
+# ----------------------------
+# Configuration
+# ----------------------------
+BASE_MODEL = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
+LORA_DIR = "./qwen2.5-7b-uk-fr-lora"      # dossier issu du fine-tuning
+OUTPUT_DIR = "./qwen2.5-7b-uk-fr-merged"  # modèle fusionné final
+
+DTYPE = torch.float16   # GGUF-friendly
+DEVICE = "cpu"          # merge sur CPU (stable, sûr)
+
+print("=== LoRA merge script started ===")
+
+# ----------------------------
+# Load base model
+# ----------------------------
+print("[1/4] Loading base model...")
+base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    BASE_MODEL,
+    torch_dtype=DTYPE,
+    device_map=DEVICE,
+    trust_remote_code=True,
+)
+print("Base model loaded.")
+
+# ----------------------------
+# Load tokenizer
+# ----------------------------
+print("[2/4] Loading tokenizer...")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
+    BASE_MODEL,
+    trust_remote_code=True
+)
+tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
+print("Tokenizer loaded.")
+
+# ----------------------------
+# Load LoRA adapter
+# ----------------------------
+print("[3/4] Loading LoRA adapter...")
+model = PeftModel.from_pretrained(
+    base_model,
+    LORA_DIR,
+)
+print("LoRA adapter loaded.")
+
+# ----------------------------
+# Merge LoRA into base model
+# ----------------------------
+print("[4/4] Merging LoRA into base model...")
+model = model.merge_and_unload()
+print("LoRA successfully merged.")
+
+# ----------------------------
+# Save merged model
+# ----------------------------
+print("Saving merged model...")
+model.save_pretrained(
+    OUTPUT_DIR,
+    safe_serialization=True,
+)
+tokenizer.save_pretrained(OUTPUT_DIR)
+
+print("=== Merge completed successfully ===")
+print(f"Merged model saved in: {OUTPUT_DIR}")

README.md

 - `OUTPUT_PDF_PATH` : Chemin et nom du fichier PDF de sortie (généré autoamtiquement)
 
 ---
+
+## Finnetunning
+Le finne-tunning permet d'avoir une meilleur traduction. C'est un processus long en temps de calcul, mais permet une traduction plus précise.
+
+Le principe est le suivant :
+
+```
+1️⃣ Dataset d’entraînement (pairs.json)
+      ↓
+2️⃣ Fine-tuning LoRA (finetuning.py)
+      ↓
+3️⃣ Validation / Évaluation (validation.py)
+      ↓
+4️⃣ Merge LoRA + modèle de base (mergeLora.py)
+      ↓
+5️⃣ Conversion en GGUF
+      ↓
+6️⃣ Ollama (inférence finale)
+
+```
+### validation
+e script tests plusieurs prompt et renvoie celui avec le meilleur score BLEU.
+
+Il faut ensuite copier ce prompt dans le fichier modelFile.

Traduction/Modelfile

 PARAMETER num_ctx 8192
 
 SYSTEM """
+
 Tu es un traducteur spécialisé dans les mémoires ukrainiennes des années 1910.
-- Utilise le glossaire fourni pour les noms de lieux et termes historiques.
 - Garde le style narratif et les tournures orales de l'auteur.
+- Respecte les règles de traduction suivantes :
 Règles strictes :
 1. **Conserve tous les noms de lieux** dans leur forme originale (ex. : Львів → Lviv, mais ajoute une note si nécessaire entre [ ]).
-2. **Respecte le style narratif** : garde les tournures orales et les expressions propres à l’auteur.
+2. **Respecte le style narratif** : garde les tournures orales et les expressions propres à l'auteur.
 3. **Pour les termes historiques** (ex. : "powiat"), utilise le terme français standard et ajoute une note explicative.
 4. **Conserve les citations** russe/allemand/polonais intégrés au texte (mais ajoute une note de fin de paragraphe entre [ ] en la traduisant et en précisant la langue d'origine.
 5. **Structure** : Garde les sauts de ligne et la mise en page originale.
-6. **Notes du traducteur** : Ajoute entre crochets [ ] les explications contextuelles si un contexte historique existe (ex. : "[Note : le context]").
+6. **Notes du traducteur** : Ajoute entre crochets [ ] les explications contextuelles si un contexte historique exist.
 """