Model Details
Model Name: UMA-IA/CENTAURUS-Components-v2 Authors:
- Youri LALAIN, Engineering student at French Engineering School ECE
- Lilian RAGE, Engineering student at French Engineering School ECE
Base Model: Mistral-7B-v0.1
Fine-tuned Dataset: UMA-IA/VELA-Components-v2
License: Apache 2.0
Model Description
Mistral-7B Fine-tuné sur les composants aérospatiaux
UMA-IA/CENTAURUS-Components-v2 est une version spécialisée du modèle Mistral-7B, fine-tunée pour fournir des réponses précises et concises aux questions techniques concernant les composants aérospatiaux et aéronautiques. Le modèle s'appuie sur le dataset UMA-IA/VELA-Components-v2 pour améliorer sa compréhension des composants de propulsion, leurs caractéristiques techniques, et leur maintenance.
Capacités
- Réponses techniques concernant les composants aérospatiaux
- Informations sur les fournisseurs de composants spécifiques
- Détails sur la durée de vie et la maintenance des composants
- Explications du rôle fonctionnel des composants
- Analyse des modes de défaillance et leurs conséquences
- Délimitation claire des domaines d'expertise (reconnaissance des questions hors domaine)
Composants couverts
Composants de moteurs-fusées
- Tuyère (Nozzle)
- Chambre de combustion (Combustion chamber)
- Turbopompe (Turbopump)
- Injecteur (Injector)
- Système d'allumage (Ignition system)
- Échangeur thermique (Heat exchanger)
- Vanne de régulation (Control valve)
- Conduits de carburant (Fuel lines)
- Système de refroidissement (Cooling system)
- Et plus encore...
Composants de turboréacteurs
- Soufflante (Fan)
- Compresseur (Compressor)
- Chambre annulaire (Annular chamber)
- Turbine (Turbine)
- Postcombustion (Afterburner)
- Carter d'admission (Intake housing)
- Stator (Stator)
- Redresseur de flux (Flow straightener)
- Aubes (Blades)
- Et plus encore...
Cas d'utilisation
- Support technique en ingénierie aérospatiale
- Formation et éducation sur les systèmes de propulsion
- Assistance à la conception et à la maintenance de systèmes aérospatiaux
- Documentation technique et développement de bases de connaissances
- Applications pédagogiques en ingénierie aérospatiale
Détails d'entraînement
Ce modèle a été fine-tuné sur le dataset UMA-IA/VELA-Components-v2, qui contient environ 800 paires question-réponse concernant divers composants aérospatiaux. Le processus de fine-tuning a utilisé la technique LoRA (Low-Rank Adaptation) pour adapter efficacement le modèle Mistral-7B à ce domaine spécifique.
Comment utiliser
Vous pouvez charger le modèle en utilisant la bibliothèque transformers
de Hugging Face:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Charger le modèle et le tokenizer
model_name = "UMA-IA/CENTAURUS-Components-v2"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Format d'entrée recommandé
question = "Quelle est la durée de vie moyenne d'une tuyère?"
context = "Type: COMPOSANT, Composant: Tuyère, Catégorie: DURÉE_DE_VIE, Thème: question_simple"
input_text = f"Question: {question}\nContexte: {context}\nRéponse:"
# Générer une réponse
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
inputs["input_ids"],
max_new_tokens=50,
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
Exemples
Question: Quelle est la durée de vie moyenne d'une tuyère? Contexte: Type: COMPOSANT, Composant: Tuyère, Catégorie: DURÉE_DE_VIE, Thème: question_simple Réponse: La durée de vie moyenne d'une tuyère est de 1500 à 2000 cycles d'utilisation. Les températures extrêmes et l'érosion thermique sont les principaux facteurs limitants.
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