Recall везде + фиксы окружения

- recall_macro/recall_weighted во всех скриптах с метриками
  (train_simple, train_gpu, autolog_demo, hyperparam_sweep,
   grid_search_cv, load_and_predict, compare_runs)
- grid_search_cv: multi-metric scoring (accuracy + recall_macro)
- register_model: выбор лучшей модели по recall (--metric)
- MLflow warnings: name вместо artifact_path, сигнатура модели,
  numpy input_example для pytorch, подавление env-var INFO
- start_ui.sh: порт 5555 + file-store backend (фикс: UI не показывал
  эксперименты, т.к. скрипты писали в mlruns/, а сервер читал sqlite)
- setup_server.sh: развилка macOS/Linux + проверка MPS
- train_gpu: get_device CUDA→MPS→CPU, num_workers=0 на macOS
- AGENTS.md: гид для агента + саморегламент обновления
- README/CODE_WALKTHROUGH: выровнена нумерация уроков 8/9
- .gitignore: +.DS_Store
- удалён scripts/setup_git.sh

setup_server.sh

@@ -1,56 +1,134 @@
 #!/bin/bash
 # ============================================================
-#  Установка окружения MLflow на GPU-сервере (RTX 3090)
-#  Запускать НА СЕРВЕРЕ: bash setup_server.sh
+#  Установка окружения MLflow Practice
+#  Поддержка: Linux (GPU-сервер, RTX 3090) и macOS (Intel/Apple Silicon)
+#  Запускать: bash setup_server.sh
 # ============================================================
 set -e
 
 echo "============================================"
-echo "  MLflow Practice — установка на сервере"
+echo "  MLflow Practice — установка окружения"
 echo "============================================"
 
-# --- Проверка GPU ---
-echo ""
-echo "📡 Проверка GPU..."
-if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
-    nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,driver_version --format=csv,noheader
+# --- Определение ОС ---
+OS="$(uname -s)"
+case "$OS" in
+    Darwin*) PLATFORM="macos" ;;
+    Linux*)  PLATFORM="linux" ;;
+    *)       echo "❌ Неподдерживаемая ОС: $OS"; exit 1 ;;
+esac
+ARCH="$(uname -m)"
+echo "📍 Платформа: $PLATFORM ($ARCH)"
+
+# ============================================
+#  macOS — установка без CUDA (есть MPS на Apple Silicon)
+# ============================================
+if [ "$PLATFORM" = "macos" ]; then
+
+    echo ""
+    echo "🍎 macOS: подготовка системы..."
+
+    # --- Homebrew ---
+    if ! command -v brew &> /dev/null; then
+        echo "⚠️  Homebrew не найден. Установите его вручную:"
+        echo "    /bin/bash -c \"\$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)\""
+        echo "    и запустите скрипт снова."
+        exit 1
+    fi
+    echo "   Homebrew: $(brew --version | head -1)"
+
+    # --- Python через brew (если нет) ---
+    if ! command -v python3 &> /dev/null; then
+        echo "📥 Устанавливаю python@3.13 через brew..."
+        brew install python@3.13
+    fi
+    echo "🐍 Python: $(python3.13 --version)"
+
+    # --- Создание venv ---
+    echo ""
+    echo "📦 Создание виртуального окружения venv..."
+    if [ ! -d ".venv" ]; then
+        python3.13 -m venv .venv
+    fi
+    source .venv/bin/activate
+    echo "   Активировано: $(which python)"
+
+    # --- pip ---
+    echo ""
+    echo "⬆️  Обновление pip..."
+    pip install --upgrade pip wheel setuptools
+
+    # --- MLflow + базовые библиотеки ---
+    echo ""
+    echo "📥 Установка MLflow + scikit-learn + matplotlib..."
+    pip install mlflow scikit-learn pandas numpy matplotlib
+
+    # --- PyTorch (CPU на Intel, MPS на Apple Silicon) ---
+    echo ""
+    echo "🔥 Установка PyTorch (PyPI — без CUDA)..."
+    pip install torch torchvision
+
+    # --- Проверка PyTorch + устройства ---
+    echo ""
+    echo "✅ Проверка PyTorch..."
+    python3 -c "
+import torch, platform
+print(f'PyTorch: {torch.__version__}')
+print(f'MPS available: {torch.backends.mps.is_available()}')
+if torch.backends.mps.is_available():
+    print('Устройство: Apple Silicon GPU (MPS)')
+else:
+    print('Устройство: CPU (Intel Mac)')
+print('ℹ️  На macOS CUDA недоступна — train_gpu.py будет использовать CPU/MPS')
+"
+
+# ============================================
+#  Linux — GPU-сервер с CUDA (RTX 3090)
+# ============================================
 else
-    echo "⚠️  nvidia-smi не найден — CUDA может быть не установлена"
-fi
 
-# --- Проверка Python ---
-echo ""
-echo "🐍 Проверка Python..."
-python3 --version
+    # --- Проверка GPU ---
+    echo ""
+    echo "📡 Проверка GPU..."
+    if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
+        nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,driver_version --format=csv,noheader
+    else
+        echo "⚠️  nvidia-smi не найден — CUDA может быть не установлена"
+    fi
 
-# --- Создание виртуального окружения ---
-echo ""
-echo "📦 Создание виртуального окружения venv..."
-if [ ! -d ".venv" ]; then
-    python3 -m venv .venv
-fi
-source .venv/bin/activate
-echo "   Активировано: $(which python)"
+    # --- Проверка Python ---
+    echo ""
+    echo "🐍 Проверка Python..."
+    python3 --version
 
-# --- Обновление pip ---
-echo ""
-echo "⬆️  Обновление pip..."
-pip install --upgrade pip wheel setuptools
+    # --- Создание venv ---
+    echo ""
+    echo "📦 Создание виртуального окружения venv..."
+    if [ ! -d ".venv" ]; then
+        python3 -m venv .venv
+    fi
+    source .venv/bin/activate
+    echo "   Активировано: $(which python)"
 
-# --- Установка MLflow и базовых библиотек ---
-echo ""
-echo "📥 Установка MLflow + scikit-learn + matplotlib..."
-pip install mlflow scikit-learn pandas numpy matplotlib
+    # --- pip ---
+    echo ""
+    echo "⬆️  Обновление pip..."
+    pip install --upgrade pip wheel setuptools
 
-# --- Установка PyTorch под CUDA ---
-echo ""
-echo "🔥 Установка PyTorch (CUDA 12.1)..."
-pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
+    # --- MLflow + базовые библиотеки ---
+    echo ""
+    echo "📥 Установка MLflow + scikit-learn + matplotlib..."
+    pip install mlflow scikit-learn pandas numpy matplotlib
 
-# --- Проверка CUDA ---
-echo ""
-echo "✅ Проверка PyTorch + CUDA..."
-python3 -c "
+    # --- PyTorch под CUDA 12.1 ---
+    echo ""
+    echo "🔥 Установка PyTorch (CUDA 12.1)..."
+    pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
+
+    # --- Проверка PyTorch + CUDA ---
+    echo ""
+    echo "✅ Проверка PyTorch + CUDA..."
+    python3 -c "
 import torch
 print(f'PyTorch: {torch.__version__}')
 print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')
@@ -58,15 +136,18 @@ if torch.cuda.is_available():
     print(f'GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}')
     print(f'VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1e9:.1f} GB')
 "
+fi
 
-# --- Проверка MLflow ---
+# ============================================
+#  Общая проверка MLflow (обе платформы)
+# ============================================
 echo ""
 echo "✅ Проверка MLflow..."
 python3 -c "import mlflow; print(f'MLflow: {mlflow.__version__}')"
 
 echo ""
 echo "============================================"
-echo "  ✅ Установка завершена!"
+echo "  ✅ Установка завершена! ($PLATFORM)"
 echo "============================================"
 echo ""
 echo "Следующие шаги:"
@@ -74,6 +155,11 @@ echo "  1. Активируйте окружение:  source .venv/bin/activate
 echo "  2. Запустите MLflow UI:    ./start_ui.sh"
 echo "  3. В другом терминале:"
 echo "     source .venv/bin/activate"
-echo "     python src/train_simple.py --n-estimators 100 --max-depth 8"
-echo "     python src/train_gpu.py --epochs 10 --batch-size 256 --lr 0.001"
+if [ "$PLATFORM" = "macos" ]; then
+    echo "     python src/train_simple.py --n-estimators 100 --max-depth 8"
+    echo "     python src/train_gpu.py --epochs 3 --batch-size 64 --lr 0.01  # CPU/MPS, меньше эпох"
+else
+    echo "     python src/train_simple.py --n-estimators 100 --max-depth 8"
+    echo "     python src/train_gpu.py --epochs 10 --batch-size 256 --lr 0.001"
+fi
 echo ""