# Профили оборудования и пресеты инсталлятора

VidConf использует **5 пресетов инсталлятора** (на основе 2 измерений: чат вкл/выкл и уровень AI мин/средний/макс) и **3 уровня AI качества** для настройки под разные сценарии развёртывания.

Вся информация здесь основана на источниках истины:
- **[docs/deploy/install.md](install.md)** — описание 5 пресетов, использование `install.sh`, автодетект железа
- **[docs/architecture/adr/004-ai-tier-matrix.md](../architecture/adr/004-ai-tier-matrix.md)** — матрица уровней AI (модели, кванты, требования железа, параметры генерации)

## Пресеты инсталлятора (5 вариантов)

| # | Состав | Композе-профили | Модели | Сложность |
|---|--------|---|--------|-----------|
| 1 | MVP-ядро (лобби, конференции, календарь, закреплённые, гости) | `media` | — | Минимум |
| 2 | 1 + чат (WebSocket, Redis pub/sub) | `media` | — | Низкая |
| 3 | 2 + AI «мин» (CPU) | `media,transcribe,llm` | faster-whisper `small` + Qwen3.5-4B | Средняя |
| 4 | 2 + AI «средний» (CPU опционально GPU) | `media,transcribe,llm` | faster-whisper `medium` + Qwen3.5-9B | Средняя |
| 5 | 2 + AI «макс» (GPU обязателен) | `media,transcribe-gpu,llm-gpu` | faster-whisper `large-v3` + Qwen3.5-35B-A3B | Высокая |

**Использование:** `./install.sh --preset N` или интерактивный опросник для автоматического выбора пресета на основе детекта железа.

## Уровни AI (матрица уровней)

Три уровня качества обработки, применяемые к пресетам 3–5:

| Уровень | Транскрибация | Суммаризация | Требования (мин) | GPU |
|---------|---|---|---|---|
| **min** | faster-whisper `small` | Qwen3.5-4B (GGUF Q4_K_M, ~2,8 ГБ) | 8 vCPU, 16 ГБ RAM | нет |
| **medium** | faster-whisper `medium` | Qwen3.5-9B (GGUF Q4_K_M, ~6,2 ГБ) | 12–16 vCPU, 32 ГБ RAM | опционально ≥8 ГБ |
| **max** | faster-whisper `large-v3` | Qwen3.5-35B-A3B (GGUF Q4_K_M, ~20–22 ГБ) | 16+ vCPU, 64 ГБ RAM | **обязательно ≥16 ГБ** |

Детальная матрица с параметрами модели (режимы compute, max_tokens per-tier, CTX) — [ADR-004](../architecture/adr/004-ai-tier-matrix.md).

## Быстрый старт

### Установка с автодетектом

```bash
# Интерактивный опросник (рекомендуемый вариант)
./install.sh

# Или неинтерактивно: пресет 3 (AI min)
./install.sh --preset 3

# Или без подтверждений (CI/scripts, warning: пресет 5 на non-GPU)
./install.sh --preset 3 --yes
```

`install.sh` автоматически:
1. Детектирует CPU/RAM/GPU (nvidia-smi, sysctl, free)
2. Рекомендует пресет
3. Генерирует/обновляет `.env` (секреты сохраняются)
4. Запускает `docker compose` с нужными профилями
5. Выполняет миграции и seed

Полные детали: [docs/deploy/install.md](install.md).

## Ссылки

- **[Инсталлятор](install.md)** — подробное описание `install.sh` и пресетов
- **[ADR-004: Матрица уровней AI](../architecture/adr/004-ai-tier-matrix.md)** — модели, требования, параметры
- **[LLM Setup](llm-setup.md)** — ручная установка/скачивание моделей
- **[Deploy: Мониторинг](monitoring.md)** — Prometheus/Grafana, алерты
- **[Deploy: Масштабирование](scaling.md)** — горизонтальное масштабирование
- **[Deploy: Ёмкость](capacity.md)** — калькулятор нагрузки и IOPS (синтетический тест)
- **[Deploy: Профиль нагрузки → железо](hardware-sizing.md)** — сайзинг под саму
  видео-нагрузку (участники/камеры/полоса), на реальных замерах с прода