[AID-INFRA-001] Сборка Docker-контейнера NVIDIA CUDA
Разработка инфраструктуры (DevOps): Настройка Dockerfile для поддержки инференса YOLOv8 и EasyOCR на GPU.
NoteКраткая карточка задачи
- Эпик: EPIC-AID-001
- Компонент: Ubuntu GPU Server Runtime, NVIDIA Container Toolkit
- Статус: Готово к реализации
- Ссылка на Метод: Спецификация базовых ИИ-образов платформ
1. Бизнес-контекст и цель (Business Context)
Для выполнения асинхронного распознавания чеков и объектов еды в реальном времени, ИИ-воркеры должны использовать аппаратное ускорение видеокарты RTX 3050Ti. Обычные CPU-контейнеры не обеспечивают необходимую скорость инференса.
Цель задачи: Подготовить оптимизированный Dockerfile.gpu на базе nvidia/cuda:11.8.0-runtime с предустановленными библиотеками Python, PyTorch и CUDA-драйверами.
2. Пользовательские истории (User Stories)
Как DevOps-инженер ИИ-контура,
Я хочу, чтобы базовый Docker-образ автоматически пробрасывал ядра CUDA внутрь контейнера,
Чтобы нейросети YOLOv8 и движок EasyOCR имели полный доступ к VRAM видеокарты.