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Analyse les prompts IA pour la sûreté, les biais, la sécurité et l'efficacité, avec recommandations d'amélioration détaillées et contenu éducatif.

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Outil d'analyse SEO optimisé pour les moteurs de recherche IA. Réalise des audits complets, des scores de citabilité et génère des rapports.

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Détecter les mouvements de prix importants et les volumes inhabituels sur les marchés crypto. Utile pour suivre les hausses et les pumps.

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Transcrivez des fichiers audio/vidéo en texte et sous-titres SRT à l'aide de Whisper. Traitement local pour préserver la confidentialité.

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Compétence de vérification assistée par vision et recherche web pour valider des citations.

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Gestion du catalogue de modèles IA avec enrichissement HuggingFace, export TensorZero et suivi des déploiements GPU.

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Recherchez une question en utilisant des sources primaires fiables et consignez les résultats en Markdown dans le dépôt.

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Expert en infrastructure ML scalable et pipelines d'automatisation sur les plateformes cloud. Couvre l'ensemble du cycle de vie MLOps : orchestration de pipelines, suivi d'expériences, versionnement de modèles et CI/CD pour les modèles. Utile pour les tâches de systèmes ML en production, déploiement de modèles et automatisation de workflows.

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Quantification rapide des poids sans données de calibration pour LLM avec plusieurs backends. Supporte les précisions 8/4/3/2/1 bits et s'intègre avec HuggingFace et vLLM.

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Génère des statistiques de rétention après filtrage CV_ratio() sur une matrice métabolomique normalisée, indiquant le nombre de caractéristiques retenues et la distribution des ratios CV.

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Modèles de mise à l'échelle horizontale pour bases de données multi-tenants. Couvre la sélection de clé de sharding, le hachage cohérent et la gestion des shards.

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Génère un fichier summary.md qui résume les métriques clés d'une expérience de fine-tuning et d'évaluation. Analyse les statuts des runs, extrait la perte finale d'entraînement depuis les logs SLURM et la précision depuis les fichiers .eval, puis compile le tout dans un rapport textuel. Utile après avoir exécuté une expérience pour obtenir un aperçu rapide des résultats sans parcourir manuellement les fichiers de sortie.