BelikanM/kibali-expert9-traitement-signal

KIBALI Expert 9: Traitement du Signal

🎯 Description

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

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