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

start_ui.sh

@@ -1,21 +1,40 @@
 #!/bin/bash
 # ============================================================
-#  Запуск MLflow Tracking Server с SQLite backend
-#  Откройте в браузере: http://localhost:5000
+#  Запуск MLflow Tracking Server
+#  Откройте в браузере: http://localhost:5555
+#
+#  Backend store = file://$(pwd)/mlruns  (тот же каталог, куда скрипты
+#  пишут по умолчанию). Поэтому UI видит все эксперименты/запуски
+#  без доп. настройки tracking URI в скриптах.
+#
+#  Альтернатива — SQLite-бэкенд (нужен, только если хотите SQL-запросы
+#  к запускам). Тогда раскомментируйте блок SQLITE ниже и закомментируйте
+#  FILE, а в скриптах задайте mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5555")
+#  (или export MLFLOW_TRACKING_URI=http://localhost:5555).
 # ============================================================
 set -e
 cd "$(dirname "$0")"
 
+PORT=5555
+
 echo "🚀 Запускаем MLflow Tracking Server..."
-echo "   UI:  http://localhost:5000"
-echo "   DB:  sqlite:///mlflow.db"
-echo "   Artifacts: ./artifacts"
+echo "   UI:    http://localhost:${PORT}"
+echo "   Store: file://${PWD}/mlruns"
+echo "   Artifacts: file://${PWD}/artifacts"
 echo ""
 echo "   Нажмите Ctrl+C для остановки"
 echo ""
 
+# ─── FILE backend (по умолчанию — единое хранилище со скриптами) ───
 mlflow server \
-    --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db \
-    --default-artifact-root ./artifacts \
+    --backend-store-uri "file://${PWD}/mlruns" \
+    --default-artifact-root "file://${PWD}/artifacts" \
     --host 0.0.0.0 \
-    --port 5000
+    --port "${PORT}"
+
+# ─── SQLITE backend (альтернатива — см. комментарий в шапке) ──────
+# mlflow server \
+#     --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db \
+#     --default-artifact-root ./artifacts \
+#     --host 0.0.0.0 \
+#     --port "${PORT}"