feat: initial project setup with LLM architecture and HF integration

- Add LLM library with GPT model implementation
- Add hf-proxy for HuggingFace integration
- Add experiments for training and generation
- Add comprehensive documentation and examples
- Configure uv workspace with proper dependencies

hf-proxy/src/hf_proxy/__init__.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+"""
+HF-Proxy: Адаптер для интеграции моделей llm с HuggingFace Transformers.
+
+Этот пакет предоставляет инструменты для:
+- Конвертации кастомных LLM моделей в формат HuggingFace
+- Использования моделей через стандартные интерфейсы Transformers
+- Загрузки моделей в HuggingFace Hub
+- Создания pipelines для генерации текста
+
+Основные классы:
+- HFAdapter: Главный адаптер для преобразования моделей
+- HFGPTAdapter: Адаптер для GPT моделей
+- HFUtils: Утилиты для работы с адаптером
+- HFTokenizerAdapter: Адаптер для кастомных токенизаторов
+"""
+
+from .hf_adapter import HFAdapter, HFGPTAdapter
+from .hf_config import HFAdapterConfig, HFPretrainedConfig
+from .hf_utils import HFUtils, TokenizerWrapper, create_hf_pipeline
+from .hf_tokenizer import HFTokenizerAdapter, create_hf_tokenizer, convert_to_hf_format
+
+__version__ = "0.2.0"
+__author__ = "Sergey Penkovsky"
+__email__ = "sergey.penkovsky@gmail.com"
+
+__all__ = [
+    # Основные классы адаптера
+    "HFAdapter",
+    "HFGPTAdapter",
+    
+    # Конфигурации
+    "HFAdapterConfig", 
+    "HFPretrainedConfig",
+    
+    # Адаптеры токенизаторов
+    "HFTokenizerAdapter",
+    "create_hf_tokenizer", 
+    "convert_to_hf_format",
+    
+    # Утилиты
+    "HFUtils",
+    "TokenizerWrapper",
+    "create_hf_pipeline",
+]