README.md

---
title: Maris AI Human Training
emoji: 🎓
colorFrom: indigo
colorTo: blue
sdk: docker
app_port: 7860
license: mit
---

# Maris AI Human Training Space

No nulles pārbūvēts, profesionāls un reāli darbināms Hugging Face Space priekš `MarisUK/maris.ai.human.training`.

## Ko šis Space dara

- atver komandas human training workspace ar skaidru private-access vai auth režīmu;
- rāda lomu dashboard priekš `owner`, `secretary`, `trainee` un `user`;
- sagatavo staging preview ar train/eval/preference artefaktiem;
- publicē artefaktus dataset repozitorijā;
- palaiž reālu `publish + train` procesu ar dzīvu statusu un logiem;
- izmanto esošo `core-python` human training loģiku, nevis demo imitāciju.

## Bundle saturs

```text
huggingface_human_training_space/
core-python/
```

## Publicēšana no šī repozitorija

Tagad publicēšana paredzēta tikai manuāli no GitHub Actions `workflow_dispatch` vai lokāli:

```bash
MARIS_HUMAN_TRAINING_SPACE_REPO=MarisUK/maris.ai.human.training bash ./huggingface/sync.sh upload-human-training-space
```

## Lai Space strādātu produkcijai

Nepieciešams:

1. `HF_TOKEN`, `MARIS_TOKEN` vai `MARIS_REPO_TOKEN` publicēšanai;
2. persistent storage lietotājiem, staging artefaktiem un checkpointiem;
3. dataset repo artefaktu publicēšanai;
4. model repo, kur publicēt treniņa rezultātu;
5. ja paredzēts īsts train darbs, Space runtime ar pietiekamiem resursiem.

## Automātisks treniņa starts

Ja šo Space izmanto kā vienkāršu persistent training runneri, vari ieslēgt:

- `MARIS_HUMAN_TRAINING_AUTO_TRAIN=true`
- pēc vajadzības `MARIS_HUMAN_TRAINING_AUTO_TRAIN_MODEL_PRESET` vai `MARIS_HUMAN_TRAINING_AUTO_TRAIN_MODEL_NAME`
- pēc vajadzības `MARIS_HUMAN_TRAINING_AUTO_TRAIN_OUTPUT_SUBDIR`

Auto-starts palaiž `train-hf.sh` ar Space-safe `huggingface/training-config.json`
konfigurāciju un pēc restarta nelaiž otru identisku skrējienu, ja output
direktorijā jau ir pabeigta treniņa artefakti. Ja vajag apzināti pārrakstīt vai
turpināt virs esoša output, iestati `MARIS_HUMAN_TRAINING_AUTO_TRAIN_FORCE=true`.