fix: MNIST качается с ossci-datasets.s3 (yann.lecun.com умер — 404) через ensure_mnist()

AGENTS.md

@@ -144,6 +144,7 @@ mlflow run . -P epochs=10 -P batch_size=256 -P lr=0.001 --entry-point gpu
 - **INFO про переменные окружения** (`OPENAI_API_KEY` и т.п.) при логировании подавлено через `MLFLOW_RECORD_ENV_VARS_IN_MODEL_LOGGING=false` в скриптах, логирующих модели.
 - **`python -m venv` падает на Linux (ensurepip)**: на Debian/Ubuntu без пакета `python3.13-venv` (или `python3-venv`) создание venv падает на шаге `ensurepip` (`non-zero exit status 1`). `setup_server.sh` ловит это и пробует fallback: `venv --without-pip` + bootstrap pip через `get-pip.py`. Альтернатива руками — `sudo apt-get install -y python3.13-venv python3.13-dev`.
 - **File-store как tracking backend запрещён в MLflow 3.x** (maintenance mode): падает и `mlflow server --backend-store-uri file://...`, и клиент-скрипт с дефолтным `./mlruns` — оба с `MlflowException ... in maintenance mode`. Поэтому проект использует **SQLite** (`sqlite:///mlflow.db`) как tracking backend, а скрипты логируют на сервер по HTTP. Опциональный opt-out `MLFLOW_ALLOW_FILE_STORE=true` НЕ используем (он может быть убран в будущем). Артефакты при этом лежат на локальном диске (`./artifacts`, file artifact repository — он НЕ в maintenance mode).
+- **MNIST: `yann.lecun.com/exdb/mnist/` умер (HTTP 404)** — `torchvision.MNIST (download=True)` падает при скачивании. В `train_gpu.py` есть `ensure_mnist()`: докачивает 4 gz-файла с рабочего зеркала `https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/` в `data/MNIST/raw/`, после чего torchvision берёт локальные и в сеть не лезет. Если и S3 недоступен — положите 4 MNIST gz-файла вручную в `data/MNIST/raw/`.
 - **`input_example` для `mlflow.pytorch.log_model` — только numpy**, не `torch.Tensor`: MLflow 3.x валидирует пример входа и падает с `MlflowException ... but got '<class 'torch.Tensor'>'`. В `train_gpu.py` передаётся `np.random.rand(1,1,28,28).astype(np.float32)`. Аналогично для других flavor'ов — пример должен быть DataFrame/ndarray/dict/list/скаляр.
 - **urllib3 `NotOpenSSLWarning`** на macOS (системный `ssl` собран с LibreSSL 2.8.3, urllib3 v2 просит OpenSSL 1.1.1+) — стороннее шумовое предупреждение, к проекту отношения не имеет; не подавляем (чтобы не прятать реальные предупреждения).
 - **Доступ к UI с других машин (браузером по IP сервера)** — НЕ удалять флаги в `start_ui.sh`: `--host 0.0.0.0`, `--allowed-hosts "*"`, `--cors-allowed-origins "*"`, `export MLFLOW_ALLOW_ORIGIN="*"`, `--serve-artifacts` + `--artifacts-destination`, `--dev`. Без `--allowed-hosts "*"` MLflow режет запросы с `Host=<server-ip>:5555` (UI не открывается удалённо); без `--serve-artifacts` UI на удалённой машине не скачает артефакты (model/графики) по file://-путям. Эти флаги были в исходном проекте и случайно потерялись при миграции — восстановлены.

src/train_gpu.py

@@ -72,6 +72,40 @@ def get_device() -> torch.device:
     return torch.device("cpu")
 
 
+def ensure_mnist(data_dir: str) -> None:
+    """Гарантирует наличие MNIST.
+
+    torchvision.MNIST(download=True) тянет файлы с yann.lecun.com/exdb/mnist/,
+    который умер (HTTP 404). Кладём 4 gz-файла с рабочего зеркала
+    ossci-datasets.s3.amazonaws.com (официальный fallback PyTorch) в
+    data/MNIST/raw/ — после этого torchvision находит их и в сеть не лезет.
+    """
+    import urllib.request
+    raw = os.path.join(data_dir, "MNIST", "raw")
+    os.makedirs(raw, exist_ok=True)
+    base = "https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/"
+    files = [
+        "train-images-idx3-ubyte.gz",
+        "train-labels-idx1-ubyte.gz",
+        "t10k-images-idx3-ubyte.gz",
+        "t10k-labels-idx1-ubyte.gz",
+    ]
+    needed = [f for f in files if not os.path.exists(os.path.join(raw, f))]
+    if not needed:
+        return
+    print(f"📥 MNIST: докачиваю {len(needed)} файл(ов) с ossci-datasets.s3.amazonaws.com ...")
+    for fname in needed:
+        dst = os.path.join(raw, fname)
+        print(f"   {fname}")
+        try:
+            urllib.request.urlretrieve(base + fname, dst)
+        except Exception as e:
+            raise RuntimeError(
+                f"Не удалось скачать {fname} с {base} ({e}). "
+                f"Положите 4 MNIST gz-файла вручную в {raw}/"
+            ) from e
+
+
 def main():
     parser = argparse.ArgumentParser(description="MLflow + PyTorch GPU demo")
     parser.add_argument("--epochs", type=int, default=5)
@@ -101,6 +135,7 @@ def main():
     ])
     data_dir = "data"
     os.makedirs(data_dir, exist_ok=True)
+    ensure_mnist(data_dir)  # обходим 404 с yann.lecun.com — качаем с рабочего зеркала
     train_ds = datasets.MNIST(data_dir, train=True, download=True, transform=transform)
     test_ds = datasets.MNIST(data_dir, train=False, download=True, transform=transform)