Instructions to use fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMultimodalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT

SGLang

How to use fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT with SGLang:

Install from pip and serve model

# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path "fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker images

docker run --gpus all \
    --shm-size 32g \
    -p 30000:30000 \
    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
    --env "HF_TOKEN=<secret>" \
    --ipc=host \
    lmsysorg/sglang:latest \
    python3 -m sglang.launch_server \
        --model-path "fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

🔧 Code & reproduction complète (scripts, RUNBOOK, reproduce.sh, conversations) : https://github.com/AlexandreFenyo/MonEspaceSante-H100-reproduction

Qwen3-14B — Mon espace santé (CPT + SFT)

Modèle de question-réponse closed-book (sans RAG) sur la FAQ du service public français « Mon espace santé ». Les connaissances de la FAQ ont été injectées dans les poids par continued pre-training (CPT) sur un corpus synthétique massif, puis un SFT léger restaure le format question/réponse. Objectif : démontrer qu'un CPT préalable permet d'aller bien plus loin qu'un simple SFT pour ancrer durablement des faits dans un LLM.

Modèle de base enrichi (CPT seul) : fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT
Base d'origine : Qwen/Qwen3-14B-Base
Comparé à : fenyo/gpt-oss-20b-FAQ-MES (SFT direct de openai/gpt-oss-20b)

TL;DR (chiffres clés)

Modèle	Méthode	Held-out 704 (strict)	Held-out 704 (indulgent)	Hallucination OOD
Ce modèle (CPT+SFT)	CPT synthétique + SFT	63,8%	80,3%	12%
`gpt-oss-20b-FAQ-MES`	SFT direct (20B)	42,5%	67,8%	60%
SFT direct (notre ablation, Qwen3-14B)	SFT direct, sans CPT	37,2%	61,1%	56%

Le CPT préalable fait passer la précision closed-book de 37,2 % → 63,8% (strict) sur 704 questions held-out jamais vues, là où le SFT seul plafonne (le modèle « bluffe » les détails).

Données (toutes publiées)

Rôle	Dataset	Contenu
Vérité de base	`fenyo/MonEspaceSante-FAQ-QA`	88 faits `real` (source unique, ~15 400 tokens) + 496 reformulations
Corpus CPT	`fenyo/H100-MonEspaceSante-CPT-corpus`	~3,87 M tokens synthétiques distincts (EntiGraph + Nemotron-CC FR), décontaminés
Données SFT	`fenyo/H100-MonEspaceSante-SFT`	428 Q/R domaine + 120 refus hors-périmètre
Éval / jugement	`fenyo/H100-MonEspaceSante-eval`	704 held-out gelées + validation 30 + OOD 25 + oubli 30

Pipeline complet (reproductible)

Matériel : 1× NVIDIA H100 PCIe 80 Go.

1) Génération synthétique (1-hop, anti model-collapse)

Générateur : Qwen3-32B-FP8 servi par vLLM (VLLM_USE_DEEP_GEMM=0 ; thinking désactivé via chat_template_kwargs.enable_thinking=False), piloté par NVIDIA NeMo Curator.
Prompts Nemotron-CC adaptés FR (rephrase Wikipédia, distill, extract-knowledge, knowledge-list, diverse-QA) + opérateur EntiGraph custom (passages reliant paires/triplets de faits réels).
Tag de domaine [Mon espace santé] ; filtre qualité + déduplication (shingles n-grammes).
Décontamination vs held-out : embeddings bge-m3 (cos ≥ 0,90) + n-grammes (containment ≥ 0,6).
Volume retenu : ~3,87 M tokens distincts (plafond extractible de 88 faits ; ~×260).

2) CPT — continued pre-training (full fine-tuning) → modèle de base enrichi

Modèle : Qwen/Qwen3-14B-Base, tous les poids entraînés.
Corpus : corpus CPT + 18 % de replay FR généraliste (anti-oubli, Ibrahim 2403.08763).
Hyperparamètres : 3 epochs, lr 1e-5, cosine + warmup 3 %, weight_decay 0,01, grad clip 1,0, bf16, seq_len 2048, micro-batch 1 × accumulation 16, gradient checkpointing, attention SDPA.
Optimiseur : bitsandbytes paged_adamw_8bit (sans DeepSpeed — ZeRO-3 CPU-offload provoquait un OOM CPU ; le paged 8-bit tient en ~81 Go GPU paginé + ~25 Go RAM).
Résultat → fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT.

3) SFT — restauration du format Q/R (pas d'injection de faits, cf. Gekhman 2405.05904)

Données : MonEspaceSante-SFT (428 Q/R domaine + 120 refus).
Format fixe : Question : {q}\nRéponse : {a} ; loss sur la réponse uniquement (prompt masqué).
Hyperparamètres : 12 epochs, lr 2e-5, cosine + warmup 3 %, bf16, seq_len 2048, micro-batch 4 × accumulation 4, gradient checkpointing, paged_adamw_8bit.

Inférence (closed-book)

prompt = f"Question : {question}\nRéponse :"   # aucune donnée de contexte fournie
# greedy (temperature=0), stop sur "\nQuestion :"

Résultats détaillés

Courbe accuracy vs tokens synthétiques (CPT+SFT, juge Qwen3-32B)

Tokens synth. distincts	Held-out strict	Held-out indulgent	Validation strict	Validation indulgent
0 (baseline SFT direct)	37,2%	61,1%	43,3%	53,3%
478 k	44,0%	67,3%	46,7%	70,0%
1,95 M	52,6%	72,7%	63,3%	80,0%
3,87 M	60,7%	79,3%	56,7%	76,7%
3,87 M × 2 exposition (probe plateau)	65,1%	81,5%	56,7%	70,0%

La précision closed-book croît ~log-linéairement avec le nombre de tokens synthétiques, puis sature (rendements décroissants au-delà de ~4 M tokens distincts).

Comparaison directe vs `gpt-oss-20b-FAQ-MES` (même jeu de test, même juge)

Métrique (closed-book)	Ce modèle (CPT+SFT, 14B)	`gpt-oss-20b-FAQ-MES` (SFT, 20B)
Held-out 704 — strict	63,8%	42,5%
Held-out 704 — indulgent	80,3%	67,8%
Validation 30 — strict	56,7%	46,7%
Validation 30 — indulgent	70,0%	70,0%
Hallucination hors-domaine	12%	60%
Oubli (culture générale FR)	100% correct	96,7% correct

Note d'équité : gpt-oss-20b-FAQ-MES a été évalué via transformers (implémentation de référence) et non vLLM 0.22, dont le kernel MoE produisait des sorties incohérentes pour cette architecture (gpt_oss). Mêmes 704 questions held-out, même juge Qwen3-32B, même barème.

Protocole de jugement : LLM-juge Qwen3-32B, closed-book, deux barèmes — strict (faits-clés présents ET aucune contradiction) et indulgent (idée générale correcte, tolère détails imprécis).

Conclusions & enseignements (chiffres simples)

Le CPT préalable change la donne. À jeu de test et juge identiques, le SFT direct sur la base plafonne à 37,2 % (strict, held-out) : le modèle apprend le format mais invente les détails (mauvais portail, mauvais bouton, mauvais horaire). Avec un CPT préalable, on atteint 63,8% — soit ×1,7 la précision du SFT seul.
Plus de tokens synthétiques = plus de précision, de façon log-linéaire : 37 → 44 → 53 → 61 % (strict) pour 0 → 0,5 → 2 → 3,9 M tokens. Le levier dominant est le volume de connaissances distinctes ré-exprimées, pas la taille du modèle.
Plafond de données : à partir de 88 faits (~15 k tokens), on extrait ~3,9 M tokens distincts (×260) ; au-delà, la génération se répète et la précision sature (+4 pts seulement en doublant l'exposition).
Anti-hallucination : ajouter 120 exemples de refus au SFT fait chuter l'hallucination hors-domaine de 48 % → 12%, sans coût sur la précision factuelle.
Pas d'oubli : grâce à 18 % de replay FR, la culture générale reste à 100% (aucun oubli catastrophique).
Plus petit mais meilleur : ce modèle 14B dépasse gpt-oss-20b-FAQ-MES (20B) sur le held-out (63,8% vs 42,5% strict), illustrant qu'injecter la connaissance dans les poids (CPT) > la montrer en SFT.

Limites

Domaine étroit (FAQ « Mon espace santé »). Hors de ce domaine, comportement de base de Qwen3-14B.
Précision closed-book non parfaite : pour un usage production, un RAG complémentaire reste pertinent.
Le juge est un LLM (Qwen3-32B) ; les valeurs absolues dépendent du barème (strict/indulgent fournis).

Références

EntiGraph (arXiv:2409.07431) · WRAP (2401.16380) · Physics of LM 3.1 (2309.14316) · Gekhman et al. (2405.05904) · Continual pretraining (2403.08763) · Nemotron-CC (NVIDIA NeMo Curator).

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Safetensors

Model size

15B params

Tensor type

BF16

Model tree for fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT

Base model

Qwen/Qwen3-14B-Base

Finetuned

fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT

Finetuned

(1)

this model

Quantizations

1 model

Datasets used to train fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT

Paper for fenyo/H100-Qwen3-14B-MonEspaceSante-CPT-SFT

Synthetic continued pretraining

Paper • 2409.07431 • Published Sep 11, 2024 • 5