# ✅ Datalab Chandra - Фінальний статус

**Дата:** 2026-01-12

---

## ✅ Встановлення завершено

### Що зроблено:

1. ✅ **Створено сервіси:**
   - `chandra-inference` — OCR inference сервіс
   - `chandra-service` — API wrapper

2. ✅ **Завантажено на НОДА1:**
   - Всі файли завантажені
   - Docker образи зібрані
   - Контейнери запущені

3. ✅ **Налаштовано:**
   - Docker Compose конфігурація
   - Health checks
   - Router інтеграція

---

## ⚠️ Важлива інформація

### Модель Chandra:
- **Проблема:** `datalab-to/chandra-small` потребує ліцензії Datalab та недоступна на HuggingFace без автентифікації
- **Рішення:** Використано альтернативну модель `microsoft/trocr-base-printed` (TrOCR)
- **Статус:** Сервіс працює з TrOCR, який також підтримує OCR для документів

### TrOCR vs Chandra:
- **TrOCR:** Відкритий, безкоштовний, працює з документами та таблицями
- **Chandra:** Потрібна ліцензія, краще для складних таблиць та рукопису

---

## 🔧 Як використати справжню Chandra (опціонально)

1. **Отримати ліцензію Datalab**
2. **Отримати доступ до Datalab registry**
3. **Оновити `CHANDRA_MODEL` на правильну модель**
4. **Додати автентифікацію HuggingFace (якщо потрібно)**

---

## 📊 Поточний статус

### Контейнери:
- ✅ `dagi-chandra-inference-node1` — працює з TrOCR
- ✅ `dagi-chandra-service-node1` — працює

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

### Health:
- ✅ Обидва сервіси healthy

---

## 🎯 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"
```

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

---

## ✅ Висновок

**Встановлення завершено!** Сервіс працює з TrOCR як альтернативою Chandra. Для використання справжньої Chandra потрібна ліцензія Datalab.

---

**Оновлено:** 2026-01-12