feat: add Docker setup and CI workflows for headless server

README.md

@@ -91,5 +91,36 @@ pip install -r requirements.txt
 ## Приложение для Android
 В корне репозитория находится архив `MyApplication6.rar` — проект Android-приложения на Kotlin. Клиент подключается к серверу (`PredictServer.py`) по TCP-сокету, отправляет фотографию и получает результат распознавания.
 
+## Docker / локальная разработка
+
+В репозитории добавлена конфигурация для запуска headless-сервера распознавания лиц в Docker-контейнере (без GUI).
+
+### Быстрый старт
+
+```bash
+docker compose up --build
+```
+
+После сборки и запуска сервер будет доступен на порту `12345` (адрес `127.0.0.1:12345`).
+
+### Переменные окружения
+
+| Переменная  | По умолчанию   | Описание                         |
+|-------------|----------------|----------------------------------|
+| `HOST`      | `0.0.0.0`      | Адрес для привязки сокета        |
+| `PORT`      | `12345`        | Порт TCP-сервера                 |
+| `MODEL_DIR` | `/app/models`  | Каталог с моделями CatBoost      |
+| `DATA_DIR`  | `/data`        | Каталог с данными (фотографиями) |
+
+### Важно
+
+- Файлы `.cbm` (catboost_usa.cbm и др.) **не включены** в репозиторий. Поместите их в каталог `./models/` на хосте перед запуском контейнера. Без них контейнер запустится, но распознавание будет недоступно (в логах появится предупреждение).
+- Каталоги `./models/` и `./data/` создаются Docker автоматически, если их нет на хосте.
+
+### CI / CD
+
+- **GitHub Actions** — при пуше в ветку `main` автоматически собирает образ и публикует его в `ghcr.io/DrHo1y/UfaHack2024`.
+- **Gitea Actions** — аналогичный workflow для Gitea (требует зарегистрированного runner и секрета `GITEA_TOKEN`).
+
 ## Благодарности
 Для обучения модели использовали [CatBoost](https://catboost.ai/)