Fase 0: estructura base de carpetas y docker-compose de training

Scaffolding inicial del repo: carpetas scripts/, data/schemas/,
data/raw/, out/, .gitignore para binarios/checkpoints, y el
docker-compose.yml del contenedor de training (imagen NGC pytorch
25.12-py3, GPU reservada, bind mounts a ai-projects vía NFS y a
~/ft-models en disco local rápido de spark) sin tocar jupyter-pyt
ni el vllm de producción.

.gitignore

@@ -0,0 +1,11 @@
+data/raw/*
+!data/raw/.gitkeep
+out/*.safetensors
+out/checkpoint-*/
+*.safetensors
+*.bin
+*.pt
+__pycache__/
+*.pyc
+.ipynb_checkpoints/
+.env