huggingface_human_training_space/README.md

metadata

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

huggingface_human_training_space/
core-python/

Publicēšana no šī repozitorija

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

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.