# Переопределение photo-ai для работы на NVIDIA GPU.
# 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.
# 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.
# Образ тегируется отдельно (whatido-photo-ai:cu126), чтобы сборка GPU-варианта не перетирала
# CPU-образ whatido-photo-ai:latest.
# PHOTO_AI_DEVICE=cuda при недоступной CUDA не роняет сервис: app.py пишет WARN и работает
# на CPU, /health при этом отвечает 200.
services:
  photo-ai:
    image: whatido-photo-ai:cu126
    build:
      args:
        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]