KIBALI est un modèle de langage spécialisé en géophysique et sciences de la Terre, créé par fusion de 18 adaptateurs LoRA experts avec le modèle de base Mistral-7B-Instruct-v0.2.

Ce modèle consolidé intègre toutes les connaissances spécialisées en :

🧲 ERT (Tomographie de Résistivité Électrique)
📡 Géoradar (GPR)
🧭 Magnétométrie
🌊 Sismique réfraction
🏗️ Géotechnique
💧 Hydrogéologie
🏛️ Archéologie
⚠️ Risques naturels
📊 Traitement du signal
🔍 Analyse intégrée
🗺️ Interprétation de terrain
💻 Modélisation numérique
⚙️ Calibration d'instruments
📈 Géoscan

🚀 Utilisation

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Charger le modèle
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "BelikanM/kibali-final-merged",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BelikanM/kibali-final-merged")

# Exemple d'utilisation
prompt = "[INST] Explique-moi le principe de la tomographie électrique [/INST]"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

📋 Caractéristiques Techniques

Architecture: Mistral-7B-Instruct-v0.2 fusionné
Spécialisation: Géophysique intégrée
Langue: Français (réponses naturelles)
Taille: ~13GB (modèle complet)
Format: Safetensors
Quantization: FP16

🎯 Applications

Prospection géophysique
Études environnementales
Archéologie non destructive
Évaluation des risques naturels
Hydrogéologie
Géotechnique
Recherche scientifique

📚 Exemples d'utilisation

ERT

[INST] Comment interpréter une tomographie de résistivité électrique ? [/INST]

Géoradar

[INST] Quelles sont les limites du GPR en milieu urbain ? [/INST]

Magnétométrie

[INST] Applications de la magnétométrie en archéologie [/INST]

🔧 Architecture

Le modèle a été créé par fusion séquentielle de 18 LoRA spécialisés :

LoRA de base (connaissances générales)
17 LoRA experts (domaines spécialisés)

Cette approche préserve toutes les compétences spécialisées tout en permettant un déploiement unifié.

📄 Licence

Apache 2.0 - Compatible avec Mistral-7B-Instruct-v0.2

👥 Contact

Pour questions ou collaborations :

Email: nyundumathryme@gmail.com
HF: @BelikanM

🙏 Remerciements

Modèle développé dans le cadre du projet SETRAF pour l'avancement des sciences géophysiques.