update readme

README.md

@@ -1,3 +1,264 @@
-Для запуска используй команду:
+# История команд: Установка и настройка LLM-системы с Docker и Qwen3
 
-docker compose up -d --configure
+Данный документ представляет собой структурированный и человекочитаемый отчёт на основе выполненных в терминале команд. Он описывает процесс установки Docker, NVIDIA-инструментов, загрузки модели Qwen3 и развёртывания LLM-приложения с использованием Docker Compose.
+
+---
+
+## 1. Установка базовых компонентов
+
+### Редактирование и запуск скрипта установки
+
+Добавляем следующий код:
+
+```bash
+# Add Docker's official GPG key:
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install ca-certificates curl
+sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
+sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
+sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
+
+# Add the repository to Apt sources:
+echo \
+  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
+  $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}") stable" | \
+  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
+sudo apt-get update
+```
+
+```bash
+nano install.sh
+bash install.sh
+```
+
+### Установка Docker и его компонентов
+```bash
+apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
+```
+
+---
+
+## 2. Настройка поддержки NVIDIA GPU
+
+### Добавление репозитория NVIDIA Container Toolkit
+```bash
+curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg && \
+curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
+  sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
+  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
+```
+
+### Обновление пакетов и установка NVIDIA Container Toolkit
+```bash
+apt-get update
+export NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION=1.17.8-1
+apt-get install -y \
+  nvidia-container-toolkit=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
+  nvidia-container-toolkit-base=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
+  libnvidia-container-tools=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
+  libnvidia-container1=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION}
+```
+
+### Проверка работы GPU в Docker
+```bash
+docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi
+```
+
+> ✅ Успешный запуск контейнера с `nvidia-smi` подтверждает корректную настройку GPU.
+
+---
+
+## 3. Установка системных зависимостей
+
+### Установка заголовков ядра Linux
+```bash
+apt install linux-headers-$(uname -r)
+```
+
+### Проверка видеодрайверов
+```bash
+lspci -k | grep -EA2 'VGA|3D'
+nvidia-smi
+```
+
+---
+
+## 4. Настройка Docker для работы с GPU
+
+### Конфигурация демона Docker
+```bash
+nano /etc/docker/daemon.json
+```
+
+Добавляем в ранее открытый файл следующие данные:
+
+```bash                                           
+{
+    "runtimes": {
+        "nvidia": {
+            "path": "nvidia-container-runtime",
+            "runtimeArgs": []
+        }
+    },
+    "default-runtime": "nvidia"
+}
+```
+
+> Файл был отредактирован для добавления поддержки `nvidia` в качестве рантайма.
+
+### Установка `nvidia-container-runtime` и перезапуск Docker
+```bash
+apt-get install -y nvidia-container-runtime
+systemctl restart docker
+```
+
+---
+
+## 5. Подготовка рабочей директории и загрузка модели Qwen3
+
+### Создание директории для LLM
+```bash
+mkdir /opt/llm
+cd /opt/llm/
+```
+
+### Клонирование модели Qwen3-8B с Hugging Face
+
+> ✅ Установка необходимых инструментов:
+```bash
+apt install git
+apt install git-lfs
+git lfs install
+```
+
+> ✅ Успешное клонирование:
+```bash
+git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B
+cd Qwen3-8B/
+```
+
+---
+
+## 6. Развёртывание приложения с Docker Compose
+
+### Сборка и запуск контейнера
+```bash
+docker compose build
+docker compose up -d
+```
+
+### Настройка прав на исполняемый файл
+```bash
+chmod +x entrypoint.sh
+```
+
+> После исправления прав — повторная пересборка:
+```bash
+docker compose up -d
+```
+
+---
+
+## 7. Работа с контейнером
+
+### Проверка состояния контейнеров и логов
+```bash
+docker ps
+docker logs llm-chat
+```
+
+### Вход в контейнер
+```bash
+docker exec -it llm-chat bash
+```
+
+---
+
+## 8. Управление версиями и пересборка
+
+### Многократные циклы остановки, пересборки и запуска
+```bash
+docker compose down
+docker compose build
+docker compose up -d --build
+```
+> Выполнялось многократно (команды 67–141) для отладки и пересборки образа.
+
+---
+
+## 9. Работа с дополнительным хранилищем
+
+### Создание резервной директории `llm2`
+```bash
+mkdir llm2
+cp -r llm/models/ llm2/
+```
+
+### Удаление ненужной модели (освобождение места)
+```bash
+rm -rf Qwen3-4B/
+```
+
+> Проверка свободного места:
+```bash
+df -h
+```
+
+---
+
+## 10. Загрузка дополнительной модели
+
+### Клонирование базовой версии Qwen3-4B
+```bash
+git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Base
+```
+
+---
+
+## 11. Подготовка образа для офлайн-использования
+
+### Сохранение Docker-образа в архив
+```bash
+docker save llm-chat -o llm-chat-offline.tar
+```
+> Исправление опечатки (`-0` → `-o`) в команде 148.
+
+> Уточнение имени образа:
+```bash
+docker images | grep llm-chat
+docker save llm2-llm-chat -o llm-chat-offline.tar
+```
+
+---
+
+## 12. Финальные действия
+
+### Проверка структуры и сохранение истории
+```bash
+ls -lah
+df -h
+history > history.md
+```
+
+> ✅ История команд сохранена в формате Markdown для документации.
+
+---
+
+## Выводы
+
+Был успешно выполнен полный цикл:
+- Установка Docker и поддержки GPU
+- Настройка NVIDIA Container Toolkit
+- Загрузка моделей **Qwen3-8B** и **Qwen3-4B-Base**
+- Развёртывание LLM-приложения через Docker Compose
+- Отладка и пересборка контейнера
+- Подготовка офлайн-образа для переноса
+
+### Рекомендации
+- Убедитесь, что `llm-chat-offline.tar` содержит актуальную версию образа.
+- При переносе на другую систему используйте `docker load -i llm-chat-offline.tar`.
+- Для экономии места рассмотрите использование только одной версии модели (8B или 4B).
+
+---
+
+> ✅ Проект готов к использованию в офлайн-режиме.