feat: 重构 Docker 配置结构，添加 compute 模块及新增文档

- 将 Dockerfile 和 docker-compose.yml 迁移至 docker/ 目录下统一管理
- 新增 compute 计算模块（API 入口、依赖配置）
- 新增 docker/app 和 docker/compute 部署配置
- 新增 demo-development-plan.md 演示开发计划文档
- 更新后端 API 设计、部署计划、架构需求等文档
- 更新 postgres 数据库 schema

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

docs/backend-api-design.md

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 ## 12. 仍需确认的问题
 
-1. 部署形态：单机多 GPU、K8s、多训练节点，还是只在一台服务器上调度？
+1. 部署形态已确认：多算力节点仍按“单机多 GPU 节点”管理，不引入 K8s；每台 GPU 服务器独立部署 Compute API/Agent/File Gateway/LLaMA-Factory。
 2. 文件存储：使用本地磁盘、NAS、MinIO，还是对象存储？是否需要断点续传？
 3. 训练框架：是否固定使用 LLaMA-Factory？是否还要支持 Transformers 原生、DeepSpeed、Accelerate？
 4. 权限粒度：页面级权限是否足够，还是需要到数据集/模型/任务的所有者与项目空间级权限？
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 | 方法 | 路径 | 说明 |
 | --- | --- | --- |
 | GET | `/api/compute/nodes` | 算力节点列表 |
+| POST | `/api/compute/nodes` | 新增算力节点 |
+| GET | `/api/compute/nodes/{id}` | 算力节点详情 |
+| PUT | `/api/compute/nodes/{id}` | 编辑节点地址、权重、标签、路径和启用状态 |
+| POST | `/api/compute/nodes/{id}/test-connection` | 测试 Compute API/File Gateway 连通性 |
+| POST | `/api/compute/nodes/{id}/enable` | 启用节点 |
+| POST | `/api/compute/nodes/{id}/disable` | 禁用节点，不接收新任务 |
+| POST | `/api/compute/nodes/{id}/drain` | 进入维护模式，已有任务跑完后下线 |
+| POST | `/api/compute/nodes/{id}/health-check` | 主动触发节点健康检查 |
+| GET | `/api/compute/nodes/{id}/engines` | 节点训练引擎和版本 |
+| GET | `/api/compute/nodes/{id}/replicas` | 节点本地资源副本 |
 | GET | `/api/compute/gpus` | GPU 状态 |
 | GET | `/api/compute/queue` | 任务队列 |
 | GET | `/api/compute/jobs/{id}` | 算力任务详情 |
 | POST | `/api/compute/jobs/{id}/retry` | 重试任务 |
 | POST | `/api/compute/jobs/{id}/priority` | 调整优先级 |
-| POST | `/api/internal/compute-callbacks/jobs` | 算力平台任务回调 |
+| POST | `/api/internal/compute-sync/jobs/poll` | 应用平台主动轮询并同步算力任务状态 |
+| POST | `/api/internal/compute-sync/resources` | 调度前同步数据集/模型到目标节点 |
+
+算力节点设计说明：
+
+- 多算力节点仍按“单机多 GPU 节点”管理，每台 GPU 服务器是一条 `compute_nodes` 记录。
+- 每个可执行训练的节点都需要部署 `Compute API`、`Compute Agent`、`File Gateway` 和宿主机挂载的 LLaMA-Factory。
+- 节点之间默认不互相访问，应用平台主动访问所有节点的 Compute API/File Gateway。
+- 调度支持 `auto` 和 `manual`：普通用户默认自动调度，管理员或高级用户可手动指定节点。
+
+算力节点响应字段：
+
+```json
+{
+  "id": "uuid",
+  "code": "gpu-node-01",
+  "name": "A800 Node 01",
+  "api_base_url": "http://10.10.20.31:9100",
+  "file_gateway_url": "http://10.10.20.31:9101",
+  "enabled": true,
+  "scheduler_status": "online",
+  "scheduler_weight": 100,
+  "tags": ["A800", "80GB", "llama_factory"],
+  "gpu_count": 8,
+  "current_running_jobs": 2,
+  "max_parallel_jobs": 8,
+  "data_root": "/data/yg-ft",
+  "model_root": "/data/yg-ft/models",
+  "log_root": "/opt/yg-ft/logs/compute",
+  "last_health_check_at": "2026-07-20T12:00:00+08:00",
+  "health_detail": {
+    "compute_api": "ok",
+    "file_gateway": "ok",
+    "llama_factory": "ok"
+  }
+}
+```
 
 GPU 响应字段：
 
@@ -884,6 +930,13 @@ GPU 响应字段：
   "job_type": "fine_tune",
   "engine": "llama_factory",
   "priority": "normal",
+  "scheduler": {
+    "mode": "auto",
+    "requested_node_id": null,
+    "required_tags": ["A800"],
+    "preferred_tags": ["llama_factory"],
+    "min_gpu_memory_mb": 40960
+  },
   "resource_request": {
     "gpu_count": 1,
     "gpu_ids": [0],
@@ -897,10 +950,46 @@ GPU 响应字段：
     "dataset_path": "/data/ft-platform/.../datasets/train.jsonl",
     "training_args": {}
   },
-  "callback_url": "http://app/api/internal/compute-callbacks/jobs"
+  "status_sync_mode": "polling",
+  "poll_interval_seconds": 10
 }
 ```
 
+手动指定节点时：
+
+```json
+{
+  "scheduler": {
+    "mode": "manual",
+    "requested_node_id": "uuid",
+    "gpu_ids": [0, 1]
+  }
+}
+```
+
+调度前资源副本检查：
+
+```json
+{
+  "target_compute_node_id": "uuid",
+  "resources": [
+    {
+      "resource_type": "model",
+      "resource_id": "uuid",
+      "required": true
+    },
+    {
+      "resource_type": "dataset",
+      "resource_id": "uuid",
+      "required": true
+    }
+  ],
+  "sync_if_missing": true
+}
+```
+
+如果目标节点缺少数据集或模型副本，应用平台通过 File Gateway 创建 `resource_sync_jobs`，同步完成后再提交训练任务。
+
 ### 13.7 文件网关与离线导入
 
 | 方法 | 路径 | 说明 |
@@ -1064,7 +1153,7 @@ LLaMA-Factory 引擎声明：
 | --- | --- | --- | --- |
 | 审批中心 | `/approvals`、`/approvals/pending`、`/approvals/mine`、`/approvals/:id` | `GET /api/approvals`、`POST /api/approvals`、`GET /api/approvals/{id}`、`POST /api/approvals/{id}/approve`、`POST /api/approvals/{id}/reject`、`POST /api/approvals/{id}/cancel` | 审批列表和审批动作 |
 | 审批设置 | `/approval-settings` | `GET /api/approval-templates`、`PUT /api/approval-templates/{id}` | 审批模板 |
-| 算力资源 | `/compute`、`/compute/gpus`、`/compute/queue`、`/compute/nodes` | `GET /api/compute/nodes`、`GET /api/compute/gpus`、`GET /api/compute/queue`、`POST /api/compute/jobs/{id}/retry`、`POST /api/compute/jobs/{id}/priority` | GPU、节点、队列 |
+| 算力资源 | `/compute`、`/compute/gpus`、`/compute/queue`、`/compute/nodes` | `GET/POST/PUT /api/compute/nodes`、`POST /api/compute/nodes/{id}/test-connection`、`POST /api/compute/nodes/{id}/enable`、`POST /api/compute/nodes/{id}/disable`、`POST /api/compute/nodes/{id}/drain`、`GET /api/compute/gpus`、`GET /api/compute/queue`、`POST /api/compute/jobs/{id}/retry`、`POST /api/compute/jobs/{id}/priority` | GPU、节点、队列、节点权重、标签、维护状态、资源副本 |
 | 存储管理 | `/storage` | `GET /api/quotas/usage`、`GET /api/files/{id}/download-url`、`GET /api/retention-policies`、`PUT /api/retention-policies/{id}` | 磁盘占用、下载、留存 |
 | 审计中心 | `/audit-logs`、`/login-logs`、`/download-logs` | `GET /api/audit-logs`、`GET /api/login-logs`、`GET /api/download-logs` | 操作、登录、下载审计 |
 | 训练引擎管理 | `/training-engines` | `GET /api/training-engines`、`GET /api/training-engines/{id}`、`GET /api/training-engines/{id}/schema`、`POST /api/training-engines/{id}/health-check` | 引擎能力和健康 |