Upload KIBALI Expert 4: Multi-Format ERT analysis

README.md

@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+license: apache-2.0
+base_model: BelikanM/kibali-instruct-7b-lora
+tags:
+  - ert
+  - geophysics
+  - electrical-resistivity-tomography
+  - dat-files
+  - multi-format
+  - peft
+  - lora
+  - kibali-ecosystem
+language:
+  - fr
+  - en
+library_name: peft
+---
+
+# KIBALI Expert 4: Analyse Multi-Format de fichiers ERT .dat
+
+## 🎯 Description
+
+**Expert spécialisé dans l'analyse et l'interprétation de fichiers ERT .dat avec DEUX structures différentes.**
+
+Construit **SUR KIBALI Phase 1** (base scientifique) pour créer un écosystème hiérarchique.
+
+### 📊 Format 1: Fréquence/Résistivité
+- Structure compacte avec fréquences en MHz
+- Mesures de résistivité apparente par profil
+- Format: `PROFIL NAME,station,val1,val2,...`
+- Usage: Acquisitions multi-fréquences
+
+### 📋 Format 2: Tabulaire XYZ
+- Colonnes avec en-tête explicite
+- Format: `survey-point depth data project`
+- Géoréférencé pour cartographie
+- Compatible logiciels GIS
+
+## 🔬 Capacités
+
+- **Détection automatique** du format de fichier
+- **Analyse structurelle** des deux formats
+- **Extraction de statistiques** (min, max, moyenne, écart-type)
+- **Interprétation géophysique** des valeurs
+- **Recommandations** sur l'usage approprié de chaque format
+- **Conversion** conceptuelle entre formats
+
+## 📊 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**: 9 exemples basés sur des fichiers ERT réels
+- **Formats**: PROFIL AMAEL.dat (fréquence) + PROFIL AMAEL_xyz.dat (xyz)
+
+## 💻 Utilisation
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from peft import PeftModel
+
+# Chargement hiérarchique: Mistral → KIBALI Phase 1 → Expert 4
+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 4
+model = PeftModel.from_pretrained(kibali_base, "BelikanM/kibali-expert4-multi-format")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")
+
+# Inférence
+prompt = "[INST] Explique les différences entre les formats ERT .dat [/INST]"
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
+outputs = model.generate(**inputs, max_length=512)
+print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
+```
+
+## 🌟 Écosystème KIBALI
+
+Cet expert fait partie de l'écosystème KIBALI hiérarchique:
+
+```
+Mistral-7B (13GB)
+    ↓
+KIBALI Phase 1 (base scientifique) +161MB
+    ↓
+    └──> Expert 4: Multi-format .dat +15MB ← ICI
+```
+
+**Avantage**: Architecture hiérarchique efficace !
+
+## 📄 Licence
+
+Apache 2.0 - Identique au modèle de base Mistral
+
+## 👨‍🔬 Auteur
+
+BelikanM - Écosystème KIBALI pour la géophysique appliquée

adapter_config.json

@@ -0,0 +1,41 @@
+{
+  "alora_invocation_tokens": null,
+  "alpha_pattern": {},
+  "arrow_config": null,
+  "auto_mapping": null,
+  "base_model_name_or_path": null,
+  "bias": "none",
+  "corda_config": null,
+  "ensure_weight_tying": false,
+  "eva_config": null,
+  "exclude_modules": null,
+  "fan_in_fan_out": false,
+  "inference_mode": true,
+  "init_lora_weights": true,
+  "layer_replication": null,
+  "layers_pattern": null,
+  "layers_to_transform": null,
+  "loftq_config": {},
+  "lora_alpha": 4,
+  "lora_bias": false,
+  "lora_dropout": 0.05,
+  "megatron_config": null,
+  "megatron_core": "megatron.core",
+  "modules_to_save": null,
+  "peft_type": "LORA",
+  "peft_version": "0.18.0",
+  "qalora_group_size": 16,
+  "r": 2,
+  "rank_pattern": {},
+  "revision": null,
+  "target_modules": [
+    "k_proj",
+    "q_proj"
+  ],
+  "target_parameters": null,
+  "task_type": "CAUSAL_LM",
+  "trainable_token_indices": null,
+  "use_dora": false,
+  "use_qalora": false,
+  "use_rslora": false
+}

adapter_model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ae4ef8c196cb03c60a2d4ae37b8505461b9ebad3d1bd3de94a5a4d57599bdd07
+size 143984528

chat_template.jinja

@@ -0,0 +1,24 @@
+{%- if messages[0]['role'] == 'system' %}
+    {%- set system_message = messages[0]['content'] %}
+    {%- set loop_messages = messages[1:] %}
+{%- else %}
+    {%- set loop_messages = messages %}
+{%- endif %}
+
+{{- bos_token }}
+{%- for message in loop_messages %}
+    {%- if (message['role'] == 'user') != (loop.index0 % 2 == 0) %}
+        {{- raise_exception('After the optional system message, conversation roles must alternate user/assistant/user/assistant/...') }}
+    {%- endif %}
+    {%- if message['role'] == 'user' %}
+        {%- if loop.first and system_message is defined %}
+            {{- ' [INST] ' + system_message + '\n\n' + message['content'] + ' [/INST]' }}
+        {%- else %}
+            {{- ' [INST] ' + message['content'] + ' [/INST]' }}
+        {%- endif %}
+    {%- elif message['role'] == 'assistant' %}
+        {{- ' ' + message['content'] + eos_token}}
+    {%- else %}
+        {{- raise_exception('Only user and assistant roles are supported, with the exception of an initial optional system message!') }}
+    {%- endif %}
+{%- endfor %}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,24 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": "</s>",
+  "unk_token": {
+    "content": "<unk>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer.model

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:dadfd56d766715c61d2ef780a525ab43b8e6da4de6865bda3d95fdef5e134055
+size 493443

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,44 @@
+{
+  "add_bos_token": true,
+  "add_eos_token": false,
+  "add_prefix_space": null,
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "additional_special_tokens": [],
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "eos_token": "</s>",
+  "extra_special_tokens": {},
+  "legacy": false,
+  "model_max_length": 1000000000000000019884624838656,
+  "pad_token": "</s>",
+  "sp_model_kwargs": {},
+  "spaces_between_special_tokens": false,
+  "tokenizer_class": "LlamaTokenizer",
+  "unk_token": "<unk>",
+  "use_default_system_prompt": false
+}