HF_spaces
💡 Compétences clés
Data Science & Machine Learning Machine Learning (Sklearn) NLP et IA générative (Transformers, Spacy, NLTK) Computer vision (TensorFlow, PyTorch, Transformers) Visualisation des données (Dash, Gradio, Streamlit, Plotly, Seaborn, Kibana) Développement Python (FastAPI, Django) Data engineering Elasticsearch : Recherche et analyse de texte intégrales à grande échelle Airflow : Automatisation des flux de travail et gestion des pipelines de données SQL : Gestion de bases de données et optimisation des requêtes DevOps Linux et Bash : Configuration de machines virtuelles et plus Git : Versioning, CI/CD et travail collaboratif AWS : Cloud Computing et stockage dans le cloud SonarQube CI/CD : Industrialisation d’outils informatiques Docker : Conteneurisation des projets industriels Docker-Compose : Orchestration de conteneurs
Projets personnels
Whisper-LLM-gTTS Description: Application de Voice AI intégrant TTS, STT et modèles de langage locaux pour une interface hors ligne intuitive et sécurisée. Compétences Nécessaires: IA, Reconnaissance Vocale, Développement Logiciel Outils & Bibliothèques Utilisés: Whisper d’OpenAI, TTS de Google, PyTorch, FastAPI, Docker Liens: GitHub | Démo Q&A avec RAG utilisant Llama-index en local Description: Application locale exploitant des LLMs pour la génération de texte et l’interaction avec des bases de données, en mettant l’accent sur la sécurisation des données. Compétences Nécessaires: TALN, Ingénierie des Données, Développement Web Outils & Bibliothèques Utilisés: Streamlit, Whisper d’OpenAI, LM Studio, SQLite Liens: GitHub | Démo Expérimentations Autogen pour le Coding Description: Simulation d’un processus de développement logiciel favorisant la collaboration entre agents, alimentée par Autogen et des technologies de génération de texte. Compétences Nécessaires: Développement Full Stack, Apprentissage Automatique, Dockerisation Outils & Bibliothèques Utilisés: Autogen, Modèle Dolphin-2.2.1-Mistral, Diagrammes UML, Bash Liens: GitHub Tableau de bord pour l’analyse des transactions en Web3 Description: Interface de suivi des transactions de cryptomonnaie des b aleines utilisant l’API d’Etherscan, Airflow et une UI personnalisée. Compétences Nécessaires: Intégration API, Visualisation de Données, Développement Full Stack Outils & Bibliothèques Utilisés: API d’Etherscan, Airflow, Docker, Uvicorn Liens: GitHub | Démo Détection de Masque Description: Système de détection de masque en temps réel développé pendant la crise du COVID-19 utilisant des techniques d’apprentissage automatique et de traitement d’image. Compétences Nécessaires: Vision par Ordinateur, Apprentissage Automatique, Développement Logiciel Outils & Bibliothèques Utilisés: YOLOv3, TensorFlow, Keras Liens: GitHub
