Docker-сервис, выбор основы и сравнение моделей, сборщик датасета

- Docker: Dockerfile (CPU), compose с FlareSolverr, настройка через DUB_* переменные,
  токен доступа к /predict, tools/pack_models.py, workflow Gitea Actions, docs/docker.md
- Модель грузится офлайн (config.json рядом с весами); общий код вынесен в src/spans.py,
  сервису не нужны sklearn/matplotlib/pandas
- Обучение: профили tiny2/base/large/modern, запуски в models/runs, реестр и честное
  сравнение на одной тестовой выборке (src/runs.py), пункт меню «Модели»
- Датасет: язык и аудио-параметры дорожек, 18+ по строкам «Аудио», ручные метки по ссылкам,
  переиндексация сохранённого HTML, параллельная сборка, сбалансированная выборка
- Тексты страниц (data/pages) больше не хранятся в git

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>

reports/summary.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 | модель | type acc | type macro-F1 | span exact | age acc | joint exact | время, с |
 |---|---|---|---|---|---|---|
-| tiny2 | 0.998 | 0.999 | 0.924 | 1.000 | 0.924 | 156.0 |
-| base | 0.998 | 0.999 | 0.952 | 1.000 | 0.950 | 457.1 |
+| tiny2 | 0.994 | 0.958 | 0.942 | 1.000 | 0.939 | 589.2 |
+| base | 0.996 | 0.961 | 0.969 | 1.000 | 0.966 | 1013.3 |
 
 Лучшая модель: **base** -> `models/best`