feat: docker integration

Dockerfile

@@ -0,0 +1,29 @@
+# Базовый образ среды выполнения PyTorch
+FROM pytorch/pytorch:2.2.1-cuda12.1-cudnn8-runtime
+
+# Конфигурация интерпретатора Python (отключение генерации байткода и буферизации вывода)
+ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1
+
+WORKDIR /app
+
+# Системные библиотеки для низкоуровневой обработки изображений
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    libglib2.0-0 \
+    libsm6 \
+    libxext6 \
+    libxrender-dev \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# Интеграция Python-зависимостей
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# Модули программного комплекса
+COPY src/ /app/src/
+
+# Сетевой интерфейс UI
+EXPOSE 8080
+
+# Точка входа контейнера
+CMD ["streamlit", "run", "src/main.py", "--server.port", "8080", "--server.address", "0.0.0.0"]

Makefile

@@ -0,0 +1,20 @@
+.PHONY: up down logs restart status
+
+# Сборка и запуск контейнеров в фоновом режиме
+up:
+	docker compose up --build -d
+
+# Остановка и удаление контейнеров
+down:
+	docker compose down
+
+# Просмотр логов в реальном времени
+logs:
+	docker compose logs -f
+
+# Быстрый перезапуск
+restart: down up
+
+# Проверка статуса
+status:
+	docker compose ps

doecker-compose.yml

@@ -0,0 +1,64 @@
+version: '3.8'
+
+# Определение общих сетей для изоляции трафика
+networks:
+  ai_mesh:
+    driver: bridge
+
+services:
+  # ----------------------------------------------------
+  # SERVICE 1: Frontend (Пользовательский интерфейс)
+  # Не требует GPU, может быть вынесен на отдельный сервер
+  # ----------------------------------------------------
+  web_ui:
+    build: 
+      context: .
+      dockerfile: Dockerfile
+    container_name: emom_frontend
+    restart: always
+    ports:
+      - "8080:8080"
+    networks:
+      - ai_mesh
+    environment:
+      - STREAMLIT_RUN=1
+      # Указываем UI, где искать LLM-бэкенд (внутри Docker-сети)
+      - OLLAMA_HOST=http://llm_backend:11434
+    volumes:
+      - ./src:/app/src
+      # Модели пока остаются здесь, так как код монолитный, 
+      # но архитектурно сервис уже изолирован
+      - /home/zin/projects/Thesis/src/emoset_resnet50_best.pth:/app/emoset_resnet50_best.pth:ro
+      - /home/zin/projects/Thesis/src/music_engine/va_regressor.pkl:/app/src/music_engine/va_regressor.pkl:ro
+      - /home/zin/projects/Thesis/dataset/DEAM:/app/dataset/DEAM:ro
+    # Временно оставляем GPU для PyTorch (пока он не вынесен в API)
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: 1
+              capabilities: [gpu]
+
+  # ----------------------------------------------------
+  # SERVICE 2: LLM Inference Backend (Ollama)
+  # Изолированный сервис для языковой модели на GPU
+  # ----------------------------------------------------
+  llm_backend:
+    image: ollama/ollama:latest
+    container_name: ollama_gpu_inference
+    restart: always
+    networks:
+      - ai_mesh
+    ports:
+      - "11434:11434"
+    volumes:
+      # Проброс локальных моделей Ollama, чтобы не качать их заново внутри докера
+      - ~/.ollama:/root/.ollama
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: 1
+              capabilities: [gpu]

requirements.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+streamlit==1.32.0
+torch==2.2.1
+torchvision==0.17.1
+timm==0.9.16
+pandas==2.2.1
+scikit-learn==1.4.1.post1
+joblib==1.3.2
+transformers==4.38.2
+requests==2.31.0

src/scripts/00_setup_env.sh

@@ -0,0 +1,72 @@
+#!/bin/bash
+
+# Остановка скрипта при возникновении любой ошибки
+set -e
+
+# Цвета для красивого вывода в консоль
+GREEN='\033[0;32m'
+YELLOW='\033[1;33m'
+RED='\033[0;31m'
+BLUE='\033[0;34m'
+NC='\033[0m'
+
+echo -e "${BLUE}[INFO]${NC} Инициализация проверки окружения для проекта EmoM..."
+
+# 1. ПРОВЕРКА DOCKER
+if ! command -v docker &> /dev/null; then
+    echo -e "${YELLOW}[SETUP]${NC} Docker не найден. Начинаем установку..."
+    # Использование официального скрипта установки Docker
+    curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
+    sudo sh get-docker.sh
+    rm get-docker.sh
+    
+    # Добавляем текущего пользователя в группу docker, чтобы не писать sudo docker
+    sudo usermod -aG docker $USER
+    echo -e "${GREEN}[OK]${NC} Docker успешно установлен."
+    echo -e "${YELLOW}[ВНИМАНИЕ]${NC} Для применения прав группы docker потребуется перезайти в сессию SSH после завершения скрипта."
+else
+    echo -e "${GREEN}[OK]${NC} Docker установлен ($(docker --version))."
+fi
+
+# 2. ПРОВЕРКА DOCKER COMPOSE
+if ! docker compose version &> /dev/null; then
+    echo -e "${YELLOW}[SETUP]${NC} Плагин Docker Compose не найден. Устанавливаем..."
+    sudo apt-get update && sudo apt-get install -y docker-compose-plugin
+    echo -e "${GREEN}[OK]${NC} Docker Compose успешно установлен."
+else
+    echo -e "${GREEN}[OK]${NC} Плагин Docker Compose доступен."
+fi
+
+# 3. ПРОВЕРКА NVIDIA И ПРОБРОСА GPU В DOCKER
+if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
+    echo -e "${GREEN}[OK]${NC} Драйверы NVIDIA обнаружены."
+    
+    # Проверяем наличие NVIDIA Container Toolkit
+    if ! dpkg -l | grep -q nvidia-container-toolkit; then
+        echo -e "${YELLOW}[SETUP]${NC} NVIDIA Container Toolkit не найден. Выполняется установка..."
+        
+        # Настройка репозиториев NVIDIA
+        curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
+        curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
+            sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
+            sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
+            
+        sudo apt-get update
+        sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
+        
+        # Конфигурация Docker для работы с NVIDIA
+        echo -e "${YELLOW}[SETUP]${NC} Конфигурация runtime NVIDIA для Docker..."
+        sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
+        sudo systemctl restart docker
+        
+        echo -e "${GREEN}[OK]${NC} NVIDIA Container Toolkit установлен и настроен."
+    else
+        echo -e "${GREEN}[OK]${NC} NVIDIA Container Toolkit уже установлен."
+    fi
+else
+    echo -e "${RED}[WARN]${NC} Утилита nvidia-smi не найдена! Убедитесь, что драйверы видеокарты установлены, иначе Docker будет использовать только CPU."
+fi
+
+echo -e "\n${BLUE}[INFO]${NC} ========================================="
+echo -e "${GREEN}[SUCCESS]${NC} Окружение готово к работе!"
+echo -e "Теперь вы можете запустить проект командой: ${YELLOW}make up${NC}"