monitoring: decouple default profile from optional llm/llm-gpu

Целевой набор профилей compose по умолчанию (media,monitoring) не включает
llm/llm-gpu — job `llm` в prometheus.yml и алерт LlmDown в alerts.yml
закомментированы, иначе Prometheus постоянно логировал бы неудачный скрейп
несуществующего таргета, а LlmDown вечно оставался бы firing. Раскомментировать
оба вместе — на инсталляциях с профилем llm/llm-gpu (пресеты 3-5 install.sh).

Дашборд «Пайплайны пост-обработки» и docs/deploy/monitoring.md обновлены с
пояснением, что большинство панелей показывают «No data» без
transcribe/llm — это ожидаемо, не баг.

docs/deploy/monitoring.md

@@ -19,7 +19,7 @@
 ## 2. Запуск
 
 ```bash
-docker compose -f deploy/docker-compose.yml --profile monitoring up -d
+docker compose -f deploy/docker-compose.yml --env-file .env --profile monitoring up -d
 ```
 
 - Prometheus: http://localhost:9090
@@ -53,32 +53,41 @@ Job `llm` в `prometheus.yml` скрейпит `llm:8080/metrics`
 см. `deploy/docker-compose.yml`) — профили `llm`/`llm-gpu` взаимоисключающи
 по пресету, поэтому один job без дублирования.
 
+**По умолчанию job `llm` закомментирован** в `prometheus.yml` (вместе с
+алертом `LlmDown` в `alerts.yml`) — целевой набор профилей compose
+(`media,monitoring`, см. `.env.example`) не включает `llm`/`llm-gpu`, и
+таргет `llm:8080` не резолвится вовсе. Раскомментируйте job и алерт вместе,
+если инсталляция запущена с профилем `llm`/`llm-gpu` (пресеты 3–5
+`install.sh`) — иначе панель «LLM-сервер доступен» дашборда «Пайплайны
+пост-обработки» будет показывать «No data».
+
 ## 4. Алерты (`deploy/monitoring/alerts.yml`)
 
 | Алерт | Условие | severity |
 |---|---|---|
 | `PipelineFailed` | рост числа сеансов в статусе `failed` за 15 минут | critical |
 | `QueueGrowing` | глубина очереди растёт 15 минут подряд и превышает 10 задач | warning |
-| `LlmDown` | `up{job="llm"} == 0` дольше 2 минут | critical |
+| `LlmDown` | `up{job="llm"} == 0` дольше 2 минут | critical (закомментирован по умолчанию) |
 
 `LlmDown` актуален только на инсталляциях с профилем `llm`/`llm-gpu`
-(пресеты 3–5) — на пресетах 1/2 (без AI) таргет `llm:8080` в принципе не
-резолвится и алерт будет постоянно активен, если профиль `monitoring`
-включён без AI-профиля; в таком случае правило можно закомментировать в
-локальной копии `alerts.yml`.
+(пресеты 3–5) — по умолчанию (профили `media,monitoring`, без AI) правило
+закомментировано в `alerts.yml` вместе с job `llm` в `prometheus.yml`.
+Раскомментируйте оба, если поднимаете профиль `llm`/`llm-gpu`.
 
-Проверка — искусственно завалить пайплайн и убедиться, что алерт срабатывает:
+Проверка (после раскомментирования job/алерта, на инсталляции с профилем
+`llm`/`llm-gpu`) — искусственно завалить пайплайн и убедиться, что алерт
+срабатывает:
 
 ```bash
 # Стек с профилями media, transcribe, llm, monitoring уже поднят,
 # идёт активная суммаризация (сеанс в статусе summarizing).
-docker compose -f deploy/docker-compose.yml stop llm
+docker compose -f deploy/docker-compose.yml --env-file .env stop llm
 # Подождать > 2 минут → Prometheus (http://localhost:9090/alerts)
 # должен показать LlmDown в состоянии firing, следом — QueueGrowing
 # (очередь summarize перестаёт разбираться) и, если сеанс не восстановится
 # за 15 минут (recover_stuck_summaries переставит задачу, workers/celery_app.py),
 # PipelineFailed.
-docker compose -f deploy/docker-compose.yml start llm
+docker compose -f deploy/docker-compose.yml --env-file .env start llm
 ```
 
 ## 5. Хранение