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

python

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