baik pulih README dan metadata

README.md

@@ -1,39 +1,72 @@
----
-language:
-- ms
-- ar
-license: apache-2.0
-library_name: transformers
-pipeline_tag: fill-mask
-tags:
-- arabic
-- classical-arabic
-- bert
-- fill-mask
-- bahasa-melayu
----
-
-# nahu-klasik
-
-`nahu-klasik` ialah model bahasa Arab klasik yang dibungkus untuk penggunaan Bahasa Melayu bagi tugas `fill-mask` dan eksplorasi kosa kata. Ia sesuai sebagai model asas untuk teks turath, kitab, atau korpus klasik lain.
-
-## Ringkasan
-
-- Seni bina: `BertForMaskedLM`
-- Asas model: keluarga `CAMeLBERT-CA`
-- Domain: Arab klasik
-
-## Cara guna
-
-```python
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
-
-model_path = "koleksi-nahu/nahu-klasik"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
-model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_path)
-```
-
-## Nota
-
-- Model ini bukan token classifier walaupun berada dalam koleksi nahu.
-- Untuk POS tagging yang terus boleh digunakan, pilih `../nahu-moden`.
+---
+language:
+- ms
+- ar
+license: apache-2.0
+library_name: transformers
+pipeline_tag: fill-mask
+tags:
+- arabic
+- classical-arabic
+- bert
+- fill-mask
+- bahasa-melayu
+- arabic-nlp
+- pondok-melawati
+- safetensors
+widget:
+- text: إن الطالب [MASK] الدرس
+---
+
+# Pondok Melawati Nahu Klasik
+
+Model ini ialah sebahagian daripada keluarga **Pondok Melawati** untuk pemprosesan bahasa Arab dan pembelajaran bahasa. Kad model ini dijana secara automatik oleh Model Melawati 2026 supaya metadata, widget inferens, keselamatan, dan penerangan repo sentiasa kemas.
+
+## Ringkasan
+
+- Nama repo: `melawati/pondok-melawati-nahu-klasik`
+- Bidang: Nahu Arab klasik
+- Tujuan: Membantu tugasan nahu klasik seperti analisis struktur ayat, kategori tatabahasa, atau isyarat sintaks.
+- Pipeline: `fill-mask`
+
+## Kegunaan
+
+- Tugasan utama: `fill-mask`
+- Bahasa sasaran: Arab, dengan dokumentasi sokongan Bahasa Melayu
+- Format disyorkan: `safetensors`
+- Status metrik: TBD selepas penilaian rasmi dijalankan
+- Widget inferens: disediakan dalam metadata model card
+
+## Contoh Inferens
+
+```python
+from transformers import pipeline
+
+paip = pipeline("fill-mask", model="melawati/pondok-melawati-nahu-klasik")
+print(paip("إن الطالب [MASK] الدرس"))
+```
+
+## Data dan Latihan
+
+Sila dokumentasikan sumber data, lesen, langkah pembersihan, pembahagian train/validation/test, serta sebarang penapisan PII. Untuk data Arab, normalisasi huruf, pengendalian tashkeel, dan semakan kebocoran data sangat disarankan.
+
+## Isu Yang Dikesan dan Tindakan
+
+- Widget inferens belum ditakrifkan
+- config.json tiada torch_dtype
+
+- README dikemas dengan nama repo yang tepat.
+- Metadata `pipeline_tag` dan `widget` ditetapkan mengikut tugasan model.
+- Jika `config.json` tiada `torch_dtype`, semak dtype sebenar weights sebelum mengubah konfigurasi Hub.
+
+## Had Model
+
+Keputusan untuk teks turath perlu disahkan guru atau penyemak berautoriti.
+
+## Keselamatan
+
+Gunakan `safetensors` apabila memuat atau menyimpan berat model. Jangan muat naik token, data peribadi, atau data berlesen tanpa kebenaran.
+
+## Penyelenggaraan
+
+Kad ini boleh dikemas kini melalui `model_melawati.py` dengan fungsi baik pulih, penilaian, dashboard, dan deployment Spaces.