build(photo-ai): CPU/GPU сборка, gfpgan+facexlib без dev-зависимостей, healthcheck

Stage 2: photo-ai/Dockerfile получил ARG TORCH_VARIANT/TORCH_INDEX (один образ,
cu124 — вариант сборки) и явные пины gfpgan==1.3.8 / facexlib==0.3.0 через
--no-deps: tb-nightly и yapf (dev-зависимости gfpgan/basicsr) больше не попадают
в рантайм, matplotlib остаётся как зависимость filterpy (требование facexlib).
Патч basicsr/data/degradations.py сохранён байт-в-байт — без него basicsr падает
на torch >= 2.0.

Пин numpy<2 был невыполним: opencv-python-headless 5.0.0.93 требует numpy >= 2.
Зафиксирована фактическая версия numpy==2.2.6 в общем вызове pip install, а
opencv-python (не-headless) больше не ставится — раньше он приходил через gfpgan
и перезаписывал headless-сборку (активным был cv2 с GUI: QT5). I1 после этого
перепроверен: 5/5 MATCH байт-в-байт против эталона Stage 0.

ENV PHOTO_AI_MODELS_DIR=/models, MODEL_PATH остаётся валидным алиасом.
COPY vendor/ ./vendor/ + vendor/.gitkeep — вендоренный CodeFormer (D5)
подхватится из sys.path без правок Dockerfile.

docker-compose.yml: у photo-ai новые env (DEVICE, TILE, FACE_MODEL, LOAD_ALL,
JPEG_QUALITY, MODELS_DIR) и healthcheck со start_period 300s; MAX_INPUT_PIXELS
заменён на канонический PHOTO_AI_MAX_PIXELS (старое имя читается app.py как алиас).
У app — PHOTO_AI_FACE_MODEL и PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS (воркер читает их в Stage 4).
Новый docker-compose.gpu.yml (по образцу minio): TORCH_VARIANT=cu124,
PHOTO_AI_DEVICE=cuda, deploy.resources.reservations.devices для nvidia.

.env.example и таблица переменных README описывают ровно те переменные, которые
теперь подставляет compose; блок про GPU и NVIDIA Container Toolkit — Stage 6 (D6).

Проверено на живом стеке: сборка EXIT=0 (2.63 ГБ), /health отдаёт device=cpu,
face_models=[gfpgan], контейнер healthy, /api/photo-jobs/status отдаёт
service.device, I3 (пустой PHOTO_AI_URL -> 503 + 8 маршрутов 200), I4
(PHOTO_AI_DEVICE=cuda без CUDA -> WARN + CPU), docker compose config валиден для
базы, minio и gpu. GPU-пуск не выполнялся: nvidia-ctk на хосте отсутствует.

photo-ai/Dockerfile

@@ -1,14 +1,19 @@
 FROM python:3.10-slim
 
+ARG TORCH_VARIANT=cpu
+ARG TORCH_INDEX=https://download.pytorch.org/whl/${TORCH_VARIANT}
+
 WORKDIR /app
 
 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends libgl1 libglib2.0-0 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-RUN pip install --no-cache-dir "typing-extensions==4.12.2" "numpy<2"
+RUN pip install --no-cache-dir "typing-extensions==4.12.2" "numpy==2.2.6"
 
-RUN pip install --no-cache-dir torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+RUN pip install --no-cache-dir torch torchvision --index-url ${TORCH_INDEX}
 
-RUN pip install --no-cache-dir realesrgan==0.3.0 fastapi "uvicorn[standard]" python-multipart opencv-python-headless
+RUN pip install --no-cache-dir --no-deps basicsr==1.4.2 realesrgan==0.3.0 gfpgan==1.3.8 facexlib==0.3.0 && \
+    pip install --no-cache-dir "numpy==2.2.6" "opencv-python-headless==5.0.0.93" addict future lmdb Pillow pyyaml \
+      requests scikit-image scipy tqdm filterpy numba fastapi "uvicorn[standard]" python-multipart
 
 RUN BASICSR_DEG=$(python -c "import basicsr; import os; print(os.path.join(os.path.dirname(basicsr.__file__), 'data', 'degradations.py'))" 2>/dev/null) || \
     BASICSR_DEG=$(find /usr/local/lib/python3.10 -path "*/basicsr/data/degradations.py" 2>/dev/null | head -1) && \
@@ -19,8 +24,10 @@ RUN BASICSR_DEG=$(python -c "import basicsr; import os; print(os.path.join(os.pa
       echo "basicsr degradations.py not found, skipping patch"; \
     fi
 
-COPY app.py .
+COPY app.py ./
+COPY vendor/ ./vendor/
 
+ENV PHOTO_AI_MODELS_DIR=/models
 ENV MODEL_PATH=/models/RealESRGAN_x2plus.pth
 
 VOLUME /models