deploy/: серверные скрипты и юниты в репозиторий + нумерация циклов в логе

evolve_forever.sh теперь пишет в лог явные маркеры конвейера: «ЦИКЛ #N
стартует (лучший КПД за всё время: X%)» и «ЦИКЛ #N завершён — НЕ остановка,
стартует #N+1». Раньше скрипты жили только на VM без версионирования.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

deploy/README.md

@@ -0,0 +1,13 @@
+# Развёртывание на сервере (VM 106, 192.168.20.47)
+
+Автономная работа — три systemd-сервиса (все enabled, переживают ребут):
+
+| Сервис | Что делает |
+|---|---|
+| `gausse-evolve` | вечный цикл эволюции на GPU (`evolve_forever.sh`), `Restart=always`, `TimeoutStopSec=180` (дать дописать очередь в базу при остановке) |
+| `gausse-gpustat` | пишет `results/gpustat.json` каждые 5с — карточка GPU на дашборде |
+| Docker `web` | дашборд :8000 (наружу: https://gausse.jze9.ru через nginx LXC 102 + certbot) |
+
+Обновление кода: `git pull && pip install -e . (в .venv) && docker compose build web && docker compose up -d web && sudo systemctl restart gausse-evolve`.
+Остановка сервиса безопасна: главный процесс по SIGTERM дописывает всю очередь
+оценённых прогонов в базу перед выходом («сохраняем всё»).

deploy/evolve_forever.sh

@@ -0,0 +1,28 @@
+#!/bin/bash
+# Вечная эволюция на GPU: бесконечный конвейер циклов. Каждый цикл — свежая
+# случайная популяция («революция» против застревания в локальном оптимуме),
+# всё пишется в одну базу, дашборд показывает лучший за всё время.
+# Развёртывание: см. deploy/README.md; systemd-юнит: gausse-evolve.service.
+cd /home/user/gausse
+source .venv/bin/activate
+LOG=results/gausse.sqlite3.log
+cycle=1
+while true; do
+  best=$(python3 - <<'PY'
+import sqlite3
+try:
+    c = sqlite3.connect("results/gausse.sqlite3")
+    row = c.execute("select max(efficiency) from runs where feasible=1").fetchone()
+    print(f"{row[0]*100:.2f}%" if row and row[0] is not None else "пока нет")
+except Exception:
+    print("пока нет")
+PY
+)
+  echo "$(date -Is) ═════ ЦИКЛ #$cycle стартует (конвейер бесконечный; лучший КПД за всё время: $best) ═════" >> "$LOG"
+  python3 -c "from pathlib import Path
+from gausse.optim.evolutionary import run_evolution
+run_evolution(Path('results/gausse.sqlite3'), n_generations=60, population_size=4000, seed=None, polish=True, use_gpu=True)"
+  echo "$(date -Is) ═════ ЦИКЛ #$cycle завершён — это НЕ остановка: через 3с стартует цикл #$((cycle+1)) со свежей случайной популяцией ═════" >> "$LOG"
+  cycle=$((cycle+1))
+  sleep 3
+done

deploy/gausse-evolve.service

@@ -0,0 +1,15 @@
+[Unit]
+Description=gausse continuous evolution (autonomous, runs for years)
+After=network-online.target docker.service
+
+[Service]
+Type=simple
+User=user
+WorkingDirectory=/home/user/gausse
+ExecStart=/bin/bash /home/user/gausse/evolve_forever.sh
+Restart=always
+RestartSec=15
+TimeoutStopSec=180
+
+[Install]
+WantedBy=multi-user.target

deploy/gausse-gpustat.service

@@ -0,0 +1,13 @@
+[Unit]
+Description=gausse GPU stat writer for dashboard
+After=gausse-evolve.service
+
+[Service]
+Type=simple
+User=user
+ExecStart=/bin/bash /home/user/gausse/gpustat_loop.sh
+Restart=always
+RestartSec=10
+
+[Install]
+WantedBy=multi-user.target

deploy/gpustat_loop.sh

@@ -0,0 +1,13 @@
+#!/bin/bash
+# Пишет загрузку GPU в results/gpustat.json для веб-морды (раз в 5с)
+cd /home/user/gausse
+while true; do
+  line=$(nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total,power.draw,temperature.gpu --format=csv,noheader,nounits 2>/dev/null)
+  if [ -n "$line" ]; then
+    IFS=", " read -r util mem memtot pw temp <<< "$line"
+    printf '{"ts": %s, "util_pct": %s, "mem_used_mib": %s, "mem_total_mib": %s, "power_w": %s, "temp_c": %s}\n' \
+      "$(date +%s)" "$util" "$mem" "$memtot" "$pw" "$temp" > results/gpustat.json.tmp
+    mv results/gpustat.json.tmp results/gpustat.json
+  fi
+  sleep 5
+done