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GPU 서버 재구성 + PKM 프로젝트 연계 계획

Context

GPU 서버(RTX 4070Ti Super)에서 Mac Mini와 중복되는 LLM 모델(qwen3.5:9b, id-9b)을 제거하고, 대신 Surya OCR + bge-m3 임베딩 서비스를 배치하여 역할을 명확히 분리한다. 추가로 Komga(만화 서버)를 Mac Mini에서 GPU 서버로 이전하여 Surya OCR과 로컬 연동 가능하게 한다.

기존 PKM 프로젝트(~/Documents/code/DEVONThink_my server/)와 연계하여:

• ChromaDB → Qdrant 마이그레이션
• nomic-embed-text → bge-m3 통일
• Qwen2.5-VL-7B 비전 OCR → Surya OCR 전용 대체
• architecture.md, embed 스크립트, AppleScript 등 관련 코드/문서 일괄 갱신

PKM 프로젝트는 현재 Phase 1 완료(90%), Phase 2(인프라 수정+버그 픽스) 착수 대기 상태. 이번 GPU 서버 재구성은 Phase 2와 병행하여 인프라 변경을 반영한다.

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현재 상태 요약

GPU 서버 (192.168.1.186)

• Ryzen 7 7800X3D / 30GB RAM / RTX 4070Ti Super 16GB VRAM
• 서비스: Ollama(11434) + no-think proxy(11435), Plex(32400)
• Ollama 모델: qwen3.5:9b-q8_0(10GB), id-9b(10GB) ← 제거 확정
• CUDA 드라이버 580.x 설치됨, nvcc(CUDA toolkit) 미설치
• Docker 미설치, Python 3.12
• NAS SMB/NFS 마운트 미설정

Mac Mini (192.168.1.122)

• M4 Pro / 64GB / MLX Qwen3.5-35B(8800), Ollama bge-m3(11434)
• Docker: Qdrant(6333), Komga(25600), NanoClaw(9801), tk-ai-service(30400) 등
• PKM 프로젝트: ~/Documents/code/DEVONThink_my server/
  • embed_to_chroma.py → GPU 서버 nomic-embed-text + ChromaDB ← Qdrant + bge-m3로 변경
  • auto_classify.scpt → MLX localhost:8800으로 분류, Step 4에서 embed_to_chroma.py 호출
  • pkm_api_server.py → Flask 9900번 포트 (stats 500 에러, 한글 인코딩 버그 있음)
  • architecture.md → GPU Tier 3에 nomic-embed + VL-7B + reranker 계획 ← 갱신 필요
• DEVONthink 4: 13개 DB, Smart Rule 3개 설계 완료

영향받는 외부 서비스

• tk-ai-service docker-compose.yml: OLLAMA_TEXT_MODEL=qwen3.5:9b-q8_0 → 변경 필요
• paperless-gpt: qwen3:8b 참조 → docker-compose 존재하나 현재 미실행 (docker ps에 없음), Phase 1에서 처리 방침 결정 필요

NAS IP 참고

• NAS LAN IP: 192.168.1.227 (nginx-ssl.conf upstream에서 확인됨)
• NAS Tailscale IP: 100.101.79.37
• NFS 마운트는 LAN 직결 (192.168.1.227) 사용 (성능상 최적)

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변경 계획

Phase 1: GPU 서버 정리 (선행)

1-1. Ollama 모델 제거

ssh 192.168.1.186
ollama rm qwen3.5:9b-q8_0
ollama rm id-9b

1-2. 새 모델 설치

ollama pull bge-m3            # 임베딩 (1024차원, 한국어 우수)
ollama pull bge-reranker-v2-m3  # RAG 리랭킹

• 임베딩 모델: nomic-embed-text(768차원) 대신 bge-m3(1024차원)으로 통일
  • 이유: Mac Mini Ollama에서 이미 bge-m3 사용 중, 한국어 성능 우수, Qdrant tk_qc_issues 컬렉션도 1024차원

1-3. Ollama no-think proxy(11435) 비활성화

• LLM 모델 제거 후 think:false 주입이 불필요
• sudo systemctl disable --now ollama-proxy

1-4. Ollama systemd 환경 조정

# /etc/systemd/system/ollama.service [Service] 섹션에 추가
Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m"

1-5. paperless-gpt 처리

• 현재 미실행 상태 (docker ps에 없음)
• docker-compose.yml에 qwen3:8b 참조 → GPU 서버 모델 제거 시 사용 불가
• 옵션: (a) MLX 35B로 전환 (b) 당분간 비활성 유지 (c) 폐기
• Paperless-ngx 자체가 활발히 사용 중인지 확인 후 결정

1-6. tk-ai-service 코드 + 설정 변경 (Mac Mini 유지, 코드 수정 필수)

tk-ai-service는 Ollama 네이티브 API(/api/chat, /api/embeddings)를 사용 중. MLX 서버는 OpenAI API(/v1/chat/completions)만 지원하므로 코드 수정 필요.

a) ollama_client.py → llm_client.py 리팩터링

• generate_text(): /api/chat → /v1/chat/completions (OpenAI 형식)
  • 요청: {"model":"...","messages":[...],"stream":false}
  • 응답: response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
• generate_embedding(): 변경 없음 (GPU Ollama /api/embeddings 그대로)
• check_health(): text URL /api/tags → /v1/models 또는 단순 GET 체크
• 클래스명/파일명 변경 고려 (OllamaClient → LLMClient)

b) docker-compose.yml 환경변수 변경

# ~/docker/tk-ai-service/docker-compose.yml
- OLLAMA_BASE_URL=http://host.internal:8800     # Mac Mini MLX 서버 (OpenAI API)
- OLLAMA_TEXT_MODEL=mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit
- OLLAMA_EMBED_URL=http://192.168.1.186:11434   # GPU 서버 Ollama (임베딩)
- OLLAMA_EMBED_MODEL=bge-m3                      # 변경 없음

c) config.py 주석 갱신

# Mac Mini MLX (텍스트 생성) — OpenAI 호환 API
OLLAMA_BASE_URL: str = "http://host.internal:8800"
# GPU 서버 Ollama (임베딩)
OLLAMA_EMBED_URL: str = "http://192.168.1.186:11434"

Phase 1.5: GPU 서버 Docker + NFS + Komga 이전

1.5-1. Docker 설치 (GPU 서버)

# Docker Engine (Ubuntu)
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
sudo usermod -aG docker hyungi
# nvidia-container-toolkit (Surya OCR Docker化 시 필요, 당장은 불필요)

1.5-2. NAS NFS 마운트 설정

Synology NAS 측:

• DSM → 제어판 → 파일 서비스 → NFS 활성화 (v4.1)
• 공유 폴더(Comic) → NFS 권한: 192.168.1.186 단일 IP, 읽기 전용, root_squash

GPU 서버 측:

sudo apt install nfs-common
sudo mkdir -p /mnt/comic
# /etc/fstab 추가:
192.168.1.227:/volume1/Comic  /mnt/comic  nfs4  ro,nosuid,noexec,nodev,soft,timeo=15  0 0
sudo mount -a

1.5-3. Komga Docker 이전

GPU 서버에 docker-compose.yml 생성:

# /opt/komga/docker-compose.yml
services:
  komga:
    image: gotson/komga
    container_name: komga
    ports:
      - "25600:25600"
    volumes:
      - /mnt/comic:/data/comics:ro    # NFS 마운트 (읽기 전용)
      - ./config:/config               # Komga 설정/DB
    environment:
      - TZ=Asia/Seoul
    restart: unless-stopped

1.5-4. Mac Mini 측 변경

• Mac Mini Komga 컨테이너 중지: docker stop komga && docker rm komga
• nginx upstream 변경:

  # nginx-ssl.conf
  upstream komga_backend {
      server 192.168.1.186:25600;  # GPU 서버로 변경
  }
  

• nginx 재시작: docker restart home-service-proxy
• Mac Mini Docker VM 메모리 1.23GB 회수

1.5-5. Komga 설정 마이그레이션

• Mac Mini의 Komga config/DB를 GPU 서버로 복사 (라이브러리 메타데이터, 사용자 설정 유지)
• 경로: Mac Mini ~/docker/Komga/ → GPU scp로 전송
• 주의: Komga 내부 DB(H2)에 라이브러리 절대경로가 저장되어 있음
  • Mac Mini: /data/comics (Docker 내부 마운트 경로)
  • GPU 서버: /data/comics (동일하게 Docker 마운트하면 경로 변경 불필요)
  • Docker 내부 경로를 동일하게 맞추면 DB 마이그레이션 문제 없음
  • 만약 경로가 달라지면 Komga UI에서 라이브러리 경로 재설정 또는 전체 재스캔 필요

Phase 2: Surya OCR 설치

2-1. PyTorch CUDA 런타임 확인 (GPU 서버)

• Surya OCR은 PyTorch에 의존 → PyTorch 설치 시 CUDA 런타임이 번들됨
• 별도 nvidia-cuda-toolkit 설치가 불필요할 수 있음 (nvcc는 직접 CUDA 코드 컴파일 시만 필요)
• GPU 서버에서 확인:

# PyTorch CUDA 지원 확인
python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# 안 되면 CUDA 번들 포함 PyTorch 설치
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

2-2. Surya OCR 서비스 구성

/opt/surya-ocr/
  venv/        # Python venv (surya-ocr, fastapi, uvicorn, python-multipart)
  server.py    # FastAPI 래퍼

서버 엔드포인트:

• POST /ocr — 파일 업로드 → OCR 텍스트 + 바운딩박스 반환
• POST /ocr/layout — 레이아웃 분석 포함
• GET /health — 상태 확인

2-3. systemd 서비스 등록

# /etc/systemd/system/surya-ocr.service
[Unit]
Description=Surya OCR Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/opt/surya-ocr/venv/bin/uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8400
WorkingDirectory=/opt/surya-ocr
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

VRAM 예산 (변경 후)

컴포넌트	VRAM	비고
Plex HW 트랜스코드	~1-2GB	활성 시
Surya OCR	~2-3GB	활성 시
bge-m3 임베딩	~1.5GB	상시
bge-reranker	~1GB	온디맨드
합계 (피크)	~7-8GB / 16GB	여유 충분

Phase 3: 벡터 DB 통합 (ChromaDB → Qdrant) + PKM 코드 갱신

결정: Qdrant로 통일, ChromaDB 폐기

• Qdrant가 이미 Mac Mini Docker에서 운영 중 (tk_qc_issues 컬렉션)
• ChromaDB는 embed_to_chroma.py에서만 계획/사용
• 2개 벡터 DB 운영은 불필요한 복잡성

3-1. Qdrant에 pkm_documents 컬렉션 생성

dimension: 1024 (bge-m3)
distance: cosine
payload 필드: uuid, title, database, tags, source_channel

3-2. scripts/embed_to_chroma.py → scripts/embed_to_qdrant.py 리라이트

• chromadb → qdrant-client 교체
• GPU 서버 임베딩 모델: nomic-embed-text → bge-m3
• Ollama API: /api/embed 사용 (배치 지원, {"model":"bge-m3","input":["텍스트"]})
  • 현재 auto_classify.scpt에서 문서 단건 호출이므로 단일/배치 모두 가능
  • 향후 embed-batch 엔드포인트에서 배치 활용 가능
• 텍스트 청킹 추가 (500토큰, 50토큰 오버랩)
• pkm_utils.load_credentials()에서 GPU_SERVER_IP 로드
• 기존 embed_to_chroma.py는 git rm으로 삭제 (GPU_SERVER_IP 미설정으로 실행된 적 없음, 실 데이터 없음)

3-3. applescript/auto_classify.scpt Step 4 수정 + 버그 픽스

• 현재: do shell script "python3 ~/scripts/embed_to_chroma.py " & docUUID & " &"
• 변경: embed_to_qdrant.py 호출로 교체 + baseDir 변수 사용
• 버그 픽스: 73행 add custom meta data "inbox_route" for "sourceChannel" 삭제
  • 70행에서 AI 분류 결과로 설정한 sourceChannel을 "inbox_route"로 덮어쓰는 버그

3-4. requirements.txt 업데이트 (dev-roadmap 9단계와 합산, 단일 커밋)

- chromadb>=0.4.0
- schedule>=1.2.0       # 미사용 확인 후 제거
+ qdrant-client>=1.7.0
+ flask>=3.0.0           # dev-roadmap 9단계
+ gunicorn>=21.2.0       # dev-roadmap 9단계
  anthropic>=0.40.0      # 유지 (향후 Tier 2용)

3-5. credentials.env + credentials.env.example 업데이트

# credentials.env (Mac mini)
GPU_SERVER_IP=192.168.1.186

# credentials.env.example (git 추적)
GPU_SERVER_IP=192.168.1.xxx

3-6. docs/architecture.md 대규모 갱신 (별도 커밋)

• 변경 규모: ChromaDB 28건, nomic-embed 12건, VL-7B 5건 — 문맥별 수정 필요 (단순 치환 불가)
• 주요 변경 영역:
  • AI 통합 아키텍처 다이어그램 (Tier 3 모델 목록: nomic→bge-m3, VL-7B→Surya OCR)
  • VRAM 배분 다이어그램 (~11.3GB → ~7-8GB)
  • 자동화 파이프라인 / Smart Rule 설계 (ChromaDB→Qdrant, embed 스크립트 경로)
  • AI 결과물 저장 전략 표 (ChromaDB→Qdrant)
  • 임베딩 이전 근거 테이블 (nomic→bge-m3 반영)
  • 3-Tier AI 라우팅 전략 표
  • 코드 예시 내 경로/모델명
• 이 작업은 별도 시간을 잡아서 전체 문서를 통독하며 진행

Phase 4: DEVONthink OCR 연동

4-1. scripts/ocr_preprocess.py 신규 작성

• DEVONthink UUID → AppleScript로 파일 경로 추출 → Surya API(GPU:8400) 호출 → OCR 텍스트 반환
• pkm_utils.run_applescript_inline() 재사용
• 반환값: OCR 텍스트 (plain text) — DEVONthink 본문에 병합용

4-2. applescript/auto_classify.scpt Smart Rule 수정

• architecture.md의 Rule 1 설계에 따라 Step 0(OCR) 추가:

  현재: Step 1(MLX 분류) → Step 2(태그 파싱) → Step 3(DB 이동) → Step 4(임베딩) → Step 5(메타)
  변경: Step 0(OCR 감지+처리) → Step 1(MLX 분류) → ... → Step 4(Qdrant 임베딩)
  

• OCR 대상 감지 조건 (단순 텍스트 길이 < 50 대신 정교한 판별):
  • type of theRecord = PDF AND plain text of theRecord = "" (텍스트 레이어 없음)
  • 또는 type of theRecord ∈ {JPEG, PNG, TIFF} (이미지 파일)
  • DEVONthink 자체가 PDF 텍스트 레이어를 읽으므로, OCR이 필요한 건 텍스트가 완전히 비어있는 경우뿐
• Surya OCR 호출 → set plain text of theRecord to ocrText 로 본문 병합
• 기존 Qwen2.5-VL-7B 비전 OCR 계획 → Surya 전용 OCR로 대체 (정확도 + ABBYY 대체)

4-3. docs/architecture.md Rule 1 갱신

• "이미지/스캔 문서 → GPU 서버 VL-7B로 OCR" → "Surya OCR(:8400)으로 OCR"

Phase 5: RAG 파이프라인 (PKM API 확장)

5-1. pkm_api_server.py에 RAG 엔드포인트 추가

• 현재 docstring(7행): "범위: DEVONthink + OmniFocus 전용. 이 이상 확장하지 않을 것."
• RAG는 DEVONthink 문서 검색 기반이므로 동일 범위의 확장으로 간주
• docstring을 "범위: DEVONthink + OmniFocus + RAG 검색" 으로 갱신

POST /rag/query          # 질문 → 임베딩 → Qdrant 검색 → 리랭킹 → LLM 답변
POST /devonthink/embed   # 단일 문서 임베딩 트리거
POST /devonthink/embed-batch  # 배치 임베딩

5-2. RAG 쿼리 플로우

질문 텍스트
  → GPU 서버 bge-m3로 쿼리 임베딩 (192.168.1.186:11434)
  → Mac Mini Qdrant에서 유사도 검색 (localhost:6333, top-20)
  → GPU 서버 bge-reranker로 리랭킹 (top-5)
  → Mac Mini MLX Qwen3.5-35B로 답변 생성 (localhost:8800)
  → DEVONthink 링크(x-devonthink-item://UUID) 포함 응답

Phase 6: NanoClaw + Komga 연동 (후순위, 별도 계획)

Phase 5 완료 후 별도 문서로 상세 계획 수립. 현재는 방향만 기록:

• NanoClaw RAG: PKM API /rag/query 엔드포인트 호출 → 시놀로지 Chat에서 "@이드 [질문]" → 문서 기반 답변
• Komga OCR: Komga REST API → Surya OCR → Qdrant komga_manga 컬렉션
• dev-roadmap.md에는 "향후 계획" 수준으로만 언급

---

변경 후 아키텍처

┌─ Mac Mini M4 Pro ─────────────────────┐     ┌─ GPU 서버 (4070Ti) ─────────┐
│                                        │     │                              │
│  MLX Qwen3.5-35B (:8800) — LLM 추론   │     │  Ollama (:11434)             │
│  MLX Proxy (:8801) — Synology 연동     │◄───►│    ├─ bge-m3 (임베딩)         │
│  Ollama (:11434) — bge-m3 로컬 폴백     │     │    └─ bge-reranker (리랭킹)   │
│  Qdrant (:6333) — 벡터 검색            │     │                              │
│  PKM API (:9900) — RAG 오케스트레이션   │     │  Surya OCR (:8400)           │
│  NanoClaw (:9801) — AI 어시스턴트       │     │  Plex (:32400) — HW 트랜스코드│
│  DEVONthink — 문서 허브                │     │  Komga (:25600) — 만화 서버   │
│  nginx proxy (:443) — 리버스 프록시     │     │    └─ NFS → NAS /Comic (ro)  │
│                                        │     │                              │
└────────────────────────────────────────┘     │  [제거됨]                     │
         ▲                                     │    ├─ qwen3.5:9b-q8_0        │
         │              ┌─ NAS ──────┐         │    ├─ id-9b                  │
         └──────────────│  문서/미디어  │────────│    └─ no-think proxy (:11435)│
                        └────────────┘         └──────────────────────────────┘

수정 대상 파일 목록

GPU 서버

파일	변경
Ollama 모델	rm qwen3.5:9b-q8_0, rm id-9b / pull bge-m3, pull bge-reranker-v2-m3
/etc/systemd/system/ollama.service	환경변수 추가 (MAX_LOADED_MODELS, KEEP_ALIVE)
/etc/systemd/system/ollama-proxy.service	비활성화 (disable --now)
/opt/surya-ocr/server.py	신규 — FastAPI OCR 서버
/etc/systemd/system/surya-ocr.service	신규 — systemd 유닛
Docker Engine	신규 설치
/etc/fstab	NFS 마운트 추가 (NAS Comic → /mnt/comic, ro)
/opt/komga/docker-compose.yml	신규 — Komga 컨테이너

PKM 프로젝트 (~/Documents/code/DEVONThink_my server/)

파일	변경
scripts/embed_to_chroma.py	→ scripts/embed_to_qdrant.py 리라이트 (chromadb→qdrant-client, nomic→bge-m3)
scripts/ocr_preprocess.py	신규 — Surya OCR 호출 헬퍼
scripts/pkm_api_server.py	RAG 엔드포인트 추가 (/rag/query, /devonthink/embed)
scripts/pkm_utils.py	변경 없음 (load_credentials()에 이미 GPU_SERVER_IP 지원, 74행)
applescript/auto_classify.scpt	Step 0(OCR 감지) 추가 + Step 4 embed_to_qdrant.py로 변경
requirements.txt	chromadb → qdrant-client, flask 추가 (dev-roadmap 9단계 합산)
docs/architecture.md	Tier 3 모델, VRAM 다이어그램, ChromaDB→Qdrant, Smart Rule 전체 갱신
docs/dev-roadmap.md	GPU 서버 재구성 Phase 반영
docs/claude-code-commands.md	GPU 서버 관련 단계 추가
credentials.env (Mac mini)	GPU_SERVER_IP=192.168.1.186 추가
credentials.env.example	GPU_SERVER_IP 항목 추가

Mac Mini 기타

파일	변경
~/docker/tk-ai-service/docker-compose.yml	BASE_URL → MLX :8800, EMBED_URL → GPU :11434
~/docker/tk-factory-services/ai-service/services/ollama_client.py	Ollama API → OpenAI API 전환 (generate_text, check_health)
~/docker/tk-factory-services/ai-service/config.py	주석 갱신
~/docker/home-service-proxy/nginx-ssl.conf	komga_backend upstream → 192.168.1.186:25600
Mac Mini Komga 컨테이너	중지 및 제거 (1.23GB Docker VM 메모리 회수)

검증 방법

1. Phase 1.5 검증:
   • ssh GPU "docker ps" → komga 컨테이너 실행 중
   • ssh GPU "ls /mnt/comic" → NAS 만화 파일 목록 확인
   • curl http://192.168.1.186:25600 → Komga 웹 UI 접근
   • curl https://komga.hyungi.net → nginx 프록시 경유 접근 확인
   • Mac Mini: docker ps | grep komga → 없음 (제거 완료)
2. Phase 1 검증:
   • ssh GPU "ollama list" → bge-m3, bge-reranker만 존재
   • ssh GPU "systemctl status ollama-proxy" → inactive
   • ssh GPU "curl localhost:11434/api/embed -d '{\"model\":\"bge-m3\",\"input\":[\"test\"]}' → 1024차원 벡터 반환
   • Qdrant 차원 확인: curl localhost:6333/collections/tk_qc_issues → vector size=1024 확인 (bge-m3와 일치)
   • tk-ai-service 코드 수정 후: docker compose build && docker compose up -d
   • curl http://localhost:30400/health → ollama_text(MLX), ollama_embed(GPU) 모두 connected
   • curl -X POST http://localhost:30400/api/chat -d '{"message":"테스트"}' → MLX 35B 응답 확인
3. Phase 2 검증: curl -F "file=@test.pdf" http://192.168.1.186:8400/ocr → OCR 텍스트 반환
4. Phase 3 검증:
   • curl http://localhost:6333/collections/pkm_documents → 컬렉션 존재
   • python3 scripts/embed_to_qdrant.py <테스트UUID> → Qdrant에 벡터 저장 확인
   • git diff → embed_to_chroma.py 삭제, embed_to_qdrant.py 생성 확인
5. Phase 4 검증: DEVONthink Inbox에 스캔 PDF(텍스트 없는) 추가 → Smart Rule → OCR 텍스트 병합 → 분류 완료
6. Phase 5 검증: curl -X POST localhost:9900/rag/query -d '{"q":"산업안전 법령"}' → 관련 문서 + 답변 반환
7. Phase 6: 후순위, 별도 계획 시 검증 방법 수립

실행 순서

Phase 1  (GPU 정리 + 모델 교체) ──┐
Phase 1.5(Docker + NFS + Komga) ──┼── GPU 서버 작업 (SSH)
Phase 2  (Surya OCR 설치) ────────┘

Phase 3  (Qdrant 통합 + PKM 코드) ──┐── PKM 프로젝트 코드 수정
Phase 4  (DEVONthink OCR 연동) ─────┘    → git commit & push
                                          → Mac mini에서 git pull
Phase 5  (RAG 파이프라인) ──────── PKM API 확장
Phase 6  (NanoClaw/Komga OCR) ─── 후순위

Phase 12는 GPU 서버 SSH 작업, Phase 34는 PKM 프로젝트 코드 수정. Phase 1 완료 시점에 tk-ai-service docker-compose도 함께 변경. 각 Phase는 독립적으로 검증 가능.

PKM dev-roadmap과의 관계:

• 이 계획의 Phase 3~4 = dev-roadmap Phase 2의 일부 (인프라 수정)
• requirements.txt, AppleScript 경로, credentials.env 변경이 겹침 → 합쳐서 진행

문서 통합 전략:

• docs/dev-roadmap.md: GPU 서버 재구성 Phase를 기존 Phase 2 앞에 "Phase 1.5: GPU 서버 재구성" 으로 삽입, Phase 2 항목에서 겹치는 변경(requirements.txt, credentials.env) 연결
• docs/claude-code-commands.md: Phase 2 섹션에 GPU 서버 관련 실행 단계 추가 (SSH 명령, Surya 설치, Qdrant 컬렉션 생성 등)
• 이 계획서는 docs/gpu-restructure.md로 정식 문서화 (아키텍처 결정 근거 기록으로 보존)