Titanium 2.1 – Dataset DevOps et Architecture pour modèles LLM

Dataset de prompts techniques orientés DevOps, cloud computing, shell scripting et architecture logicielle pour modèles de langage.

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Taille

31 700 paires prompt/réponse, en format JSON

Licence

Apache 2.0

Description

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Titanium 2.1 – DeepSeek R1 est un corpus de 31 700 prompts synthétiques centrés sur des scénarios complexes d’architecture logicielle, DevOps, et cloud. Les réponses sont générées automatiquement par le modèle DeepSeek R1, simulant des cas concrets du cycle de vie logiciel : conception, scripts d’infrastructure, gestion multicloud (Azure, AWS, GCP), Terraform et bien plus.

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À quoi sert ce dataset ?

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Évaluer les performances des LLMs sur des tâches DevOps concrètes
Entraîner des modèles spécialisés en infrastructure cloud et automatisation
Tester les capacités de raisonnement technique en architecture logicielle

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Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

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Oui, on peut ajouter des annotations humaines sur la qualité ou la correction des réponses, inclure des variantes de prompts avec contraintes supplémentaires, ou créer des scénarios à plusieurs étapes pour simuler un pipeline complet DevOps.

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🔎 En résumé

Critère	Évaluation
🧩 Facilité d’utilisation	⭐⭐⭐✩✩ (Moyenne – nécessite filtrage et évaluation manuelle)
🧼 Besoin de nettoyage	⭐✩✩✩✩ (Élevé – réponses non filtrées, qualité variable)
🏷️ Richesse des annotations	⭐⭐✩✩✩ (Limité – pas d’annotations qualité natives)
📜 Licence commerciale	✅ Oui (Apache 2.0)
👨‍💻 Idéal pour les débutants	⚠️ Non – contenu technique avancé
🔁 Réutilisable en fine-tuning	🎯 Excellent pour modèles techniques spécialisés
🌍 Diversité culturelle	⚠️ Faible – contenu majoritairement anglo-saxon