---
language:
- ms
- ar
license: apache-2.0
library_name: transformers
pipeline_tag: fill-mask
tags:
- arabic
- bert
- fill-mask
- pretraining
- bahasa-melayu
- arabic-nlp
- pondok-melawati
- safetensors
widget:
- text: الطالب [MASK] الدرس
---

# Pondok Melawati Nahu Asas

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-asas`
- Bidang: Nahu Arab asas
- Tujuan: Menyokong latihan nahu asas seperti melengkapkan perkataan dan mengenal pola ayat mudah.
- 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-asas")
print(paip("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

Sesuai sebagai bantuan pembelajaran, bukan pengganti pengajaran nahu berstruktur.

## 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.