BelikanM/kibali-expert19-risques-naturels

KIBALI Expert 19: Risques Naturels Géophysiques

🎯 Description

Expert spécialisé dans l'analyse des risques naturels utilisant méthodes géophysiques pour évaluer glissements, séismes, inondations et autres phénomènes

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

🧠 Capacités spécialisées

• Évaluer les risques de glissement de terrain
• Analyser la stabilité des pentes avec données géophysiques
• Prévoir les zones inondables par méthodes géophysiques
• Évaluer la sismicité locale et les effets de site
• Cartographier les cavités et karsts
• Monitorer les déformations lentes du terrain

📊 Données d'entraînement

• Sources: Théories des risques naturels, méthodes géophysiques appliquées, études de cas de catastrophes
• Dataset: 8 exemples spécialisés
• Approche: Analyse des risques naturels intégrée avec méthodes géophysiques appliquées

📊 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 19
model = PeftModel.from_pretrained(kibali_base, "BelikanM/kibali-expert19-risques-naturels")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")

# Prêt pour l'expertise des risques naturels !

🌟 Écosystème KIBALI

Cet expert complète la spécialisation en analyse des risques naturels géophysiques.

📄 Licence

Apache 2.0 - Identique au modèle de base Mistral

👨‍🔬 Auteur

BelikanM - Écosystème KIBALI pour la géophysique appliquée