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.

.env.example

@@ -59,8 +59,10 @@ PHOTO_AI_URL=http://photo-ai:8080
 PHOTO_AI_MAX_PIXELS=4000000
 # Устройство инференса: auto (CUDA, если контейнеру выдан GPU, иначе CPU), cuda, cpu.
 # Явный cuda без доступной CUDA не роняет сервис: WARN в лог и работа на CPU.
-# GPU-вариант собирается оверрайдом (отдельный образ whatido-photo-ai:cu126, GPU через CDI):
+# GPU-вариант собирается оверрайдом (отдельный образ whatido-photo-ai:cu126, GPU через `gpus: all`):
 #   docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build photo-ai
+# Чтобы оверрайд применялся ко всем командам docker compose на этой машине, укажите
+# в локальном .env: COMPOSE_FILE=docker-compose.yml:docker-compose.gpu.yml
 # Подробности установки NVIDIA Container Toolkit — в README, раздел «Запуск на NVIDIA GPU».
 PHOTO_AI_DEVICE=auto
 # Размер тайла инференса (0 — без тайлов). Меньше тайл — меньше памяти, медленнее.

README.md

@@ -153,11 +153,7 @@ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-contai
   | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
 
-# 2. GPU-образ (для устройств с поддержкой CDI спеку генерирует сам toolkit)
-sudo nvidia-ctk cdi generate --output=/etc/cdi/nvidia.yaml
-sudo systemctl restart docker
-
-# 3. Запуск
+# 2. Запуск
 docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build photo-ai
 curl http://127.0.0.1:8081/health
 ```
@@ -166,10 +162,15 @@ curl http://127.0.0.1:8081/health
 те же версии, что и в CPU-образе, отличаются только CUDA-библиотеки), поэтому CPU-образ
 `whatido-photo-ai:latest` не перетирается и переключение обратно — обычный `docker compose up -d photo-ai`.
 
-GPU выдаётся контейнеру через CDI (`device_ids: nvidia.com/gpu=all`), поэтому править
-`/etc/docker/daemon.json` и перезапускать демон не нужно. Если nvidia-runtime уже зарегистрирован в
-демоне (`nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker`), в оверрайде можно заменить это на
-классическое резервирование `driver: nvidia, count: 1` — результат тот же.
+GPU выдаётся контейнеру ключом `gpus: all`, поэтому править `/etc/docker/daemon.json` и перезапускать
+демон не нужно. Схема через CDI (`deploy.resources.reservations.devices` → `nvidia.com/gpu=all`)
+намеренно не используется: 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 с `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 уже зарегистрирован в
+демоне (`nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker`), в оверрайде можно вместо этого указать
+`deploy.resources.reservations.devices` с `driver: nvidia, count: 1` — результат тот же.
 
 Проверка результата: в `/health` должны быть `device: cuda:0`, `half: true`, непустые
 `vram_total_mb`/`vram_free_mb`. На 4 ГБ (например, RTX 3050 Laptop) реально держатся одновременно

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