# ✅ Datalab Chandra - Встановлення завершено

**Дата:** 2026-01-12

---

## ✅ Виконано

### 1. Створено та завантажено:
- ✅ `chandra-inference` — inference сервіс з HuggingFace моделлю
- ✅ `chandra-service` — API wrapper сервіс
- ✅ Docker образи зібрані
- ✅ Контейнери запущені

### 2. Налаштовано:
- ✅ Docker Compose конфігурація
- ✅ CPU режим (GPU можна увімкнути пізніше)
- ✅ Health checks
- ✅ Router інтеграція (`OCR_URL`, `CHANDRA_URL`)

### 3. Виправлено:
- ✅ Проблема з GPU драйвером — тимчасово використовується CPU режим
- ✅ Конфігурація оновлена для роботи без nvidia-container-toolkit

---

## 📊 Поточний статус

### Контейнери:
- ✅ `dagi-chandra-inference-node1` — запущений
- ✅ `dagi-chandra-service-node1` — запущений

### Порти:
- ✅ `8000` — chandra-inference
- ✅ `8002` — chandra-service

---

## 🔧 Налаштування GPU (опціонально)

Для використання GPU потрібно:

1. **Встановити nvidia-container-toolkit:**
   ```bash
   # На НОДА1
   distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
   apt-get update && apt-get install -y nvidia-container-toolkit
   systemctl restart docker
   ```

2. **Увімкнути GPU в docker-compose.node1.yml:**
   - Розкоментувати секцію `deploy.resources.reservations.devices`
   - Змінити `DEVICE=cpu` на `DEVICE=cuda`

3. **Перезапустити:**
   ```bash
   docker compose -f docker-compose.node1.yml restart chandra-inference
   ```

---

## 🎯 Використання

### Health check:
```bash
curl http://localhost:8002/health
```

### Обробка документа:
```bash
curl -X POST http://localhost:8002/process \
  -F "file=@document.pdf" \
  -F "output_format=markdown" \
  -F "accurate_mode=false"
```

### Через Router:
Router автоматично використовує `CHANDRA_URL` для обробки документів.

---

## ⚠️ Примітки

1. **CPU режим:** Зараз працює в CPU режимі, що повільніше, але працює
2. **Модель завантажується:** Перший запуск може зайняти 5-10 хвилин для завантаження моделі з HuggingFace
3. **VRAM:** Для GPU режиму потрібно ~8GB VRAM для chandra-small

---

## 📝 Наступні кроки

1. Перевірити health endpoints
2. Протестувати обробку тестового документа
3. Налаштувати GPU (якщо потрібно)
4. Інтегрувати в `doc_service.py` (опціонально)

---

**Встановлення завершено!**

---

**Оновлено:** 2026-01-12