BelikanM/kibali-expert10-calibration-instruments

KIBALI Expert 10: Calibration d'Instruments

🎯 Description

Expert spécialisé dans la métrologie et calibration d'instruments de mesure

Construit SUR KIBALI Phase 1 (base scientifique) pour créer un écosystème hiérarchique spécialisé.

🧠 Capacités spécialisées

• —Comprendre les principes de métrologie
• —Analyser l'incertitude de mesure
• —Procédures de calibration d'instruments
• —Évaluation de la traçabilité métrologique
• —Analyse de données binaires de calibration

📊 Données d'entraînement

• —Sources: Guides BIPM JCGM 100/200, théories de métrologie, analyse de données de calibration
• —Dataset: 8 exemples spécialisés
• —Approche: Analyse théorique et méthodologique

📊 Entraînement

• —Modèle de base: KIBALI Phase 1 (BelikanM/kibali-instruct-7b-lora)
• —Méthode: LoRA additionnel léger (r=2)
• —Paramètres entraînables: 35,979,264 (0.4944%)
• —Dataset: 8 exemples spécialisés

💻 Utilisation

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

# Chargement hiérarchique
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
)

# Appliquer KIBALI Phase 1
kibali_base = PeftModel.from_pretrained(base_model, "BelikanM/kibali-instruct-7b-lora")

# Appliquer Expert 10
model = PeftModel.from_pretrained(kibali_base, "BelikanM/kibali-expert10-calibration-instruments")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")

# Prêt pour l'expertise spécialisée !

🌟 Écosystème KIBALI

Cet expert complète la spécialisation en calibration-instruments.

📄 Licence

Apache 2.0 - Identique au modèle de base Mistral

👨‍🔬 Auteur

BelikanM - Écosystème KIBALI pour la géophysique appliquée