Feuille de route

Phase 1 : Produit minimum viable (MVP)

• Support des sources de données en répertoire local
• Support d'un seul modèle de base (Qwen 3.5 0.8B)
• Support d'une seule édition (normal)
• Construction de corpus basique (format conversation)
• Pipeline d'entraînement QLoRA
• Outils CLI (ego init / train / run)

Phase 2 : Support multi-versions

• Quatre éditions par défaut (lite/normal/plus/super)
• Support multi-bases (Qwen, Gemma, Phi)
• Éditions personnalisées
• Gestion des versions et retour en arrière

Phase 3 : Expansion des sources de données

• Support des sources de données URL
• Sources de données en stockage cloud (S3/OSS)
• Mécanisme de plugins pour les sources de données
• Collecte incrémentale des données et entraînement incrémental

Phase 4 : Intelligence

• Évaluation automatique de l'alignement
• Auto-ajustement des paramètres d'entraînement
• Entraînement automatique planifié (scheduler)
• Interface de gestion Web UI

Phase 5 : Intégration iFay

• Adaptateur de format de données iFay
• Intégration du protocole de chargement Fayger
• Mécanisme de distribution des packages Ego