Expert spécialisé dans le traitement du signal numérique : filtrage, débruitage, transformées (FFT, ondelettes), analyse spectrale et conception de filtres

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

🧠 Capacités spécialisées

Analyser les signaux dans le domaine temporel et fréquentiel
Concevoir et appliquer des filtres numériques (FIR, IIR)
Utiliser la transformée de Fourier rapide (FFT)
Implémenter des algorithmes de débruitage
Analyser la structure binaire des fichiers audio/données
Comprendre les principes de convolution et corrélation

📊 Données d'entraînement

Sources: Guide DSP de Steven W. Smith (licence permissive), théories du traitement du signal, formats audio/binaires
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

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 9
model = PeftModel.from_pretrained(kibali_base, "BelikanM/kibali-expert9-traitement-signal")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")

# Prêt pour l'expertise spécialisée !

🌟 Écosystème KIBALI

Cet expert complète la spécialisation en traitement-signal.

📄 Licence

Apache 2.0 - Identique au modèle de base Mistral

👨‍🔬 Auteur

BelikanM - Écosystème KIBALI pour la géophysique appliquée