fix(photo-ai): GPU выдаётся ключом gpus: all вместо CDI-спеки

CDI-спека /etc/cdi/nvidia.yaml запекает нумерацию /dev/dri/card* на момент
генерации, поэтому после переподключения видеокарты или смены порта
контейнер не стартует с "CDI device injection failed". Ключ gpus: all от
этого свободен: Docker сам подставляет драйвер NVIDIA, правка
/etc/docker/daemon.json и перезапуск демона не нужны.

docker-compose.gpu.yml

@@ -2,11 +2,18 @@
 # Использование:
 #   docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build photo-ai
 #
-# Требуется драйвер NVIDIA и NVIDIA Container Toolkit. GPU выдаётся контейнеру через CDI
-# (device_ids ниже соответствует спеку /etc/cdi/nvidia.yaml): этот путь не требует правки
-# /etc/docker/daemon.json и перезапуска демона. Если nvidia-runtime зарегистрирован в демоне
-# (nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker), вместо CDI можно вернуть классический вид
-# резервирования: driver: nvidia, count: 1 — результат тот же.
+# Требуется драйвер NVIDIA и NVIDIA Container Toolkit. GPU выдаётся контейнеру ключом
+# `gpus: all`: Docker сам подставляет драйвер NVIDIA, правка /etc/docker/daemon.json и
+# перезапуск демона не нужны.
+# Схема через CDI (deploy.resources.reservations.devices -> nvidia.com/gpu=all) здесь
+# НЕ используется намеренно: спека /etc/cdi/nvidia.yaml запекает нумерацию /dev/dri/card*
+# на момент генерации, поэтому после переподключения видеокарты или смены порта
+# она начинает ссылаться на несуществующий узел и контейнер не стартует
+# ("CDI device injection failed: failed to stat CDI host device /dev/dri/cardN").
+# Перегенерация спеки требует sudo и теряется при каждой перегенерации;
+# `gpus: all` от этого свободен. Если nvidia-runtime зарегистрирован в демоне
+# (nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker), можно вместо этого указать
+# deploy.resources.reservations.devices с driver: nvidia, count: 1 — результат тот же.
 # TORCH_VARIANT=cu126, а не cu124: в индексе cu124 последний torch — 2.6.0, а cu126 даёт ровно
 # те же torch 2.14.0 / torchvision 0.29.0, что и CPU-образ, поэтому варианты сборки отличаются
 # только CUDA-библиотеками.
@@ -22,11 +29,4 @@ services:
         TORCH_VARIANT: cu126
     environment:
       PHOTO_AI_DEVICE: ${PHOTO_AI_DEVICE:-cuda}
-    deploy:
-      resources:
-        reservations:
-          devices:
-            - driver: cdi
-              device_ids:
-                - nvidia.com/gpu=all
-              capabilities: [gpu]
+    gpus: all