feat: CI/CD pipeline + Learning/Medicine/Travel services

- Add Gitea Actions workflow for automated build & deploy
- Add K8s manifests: webui, travel-svc, medicine-svc, sandbox-svc
- Update kustomization for localhost:5000 registry
- Add ingress for gooseek.ru and api.gooseek.ru
- Learning cabinet with onboarding, courses, sandbox integration
- Medicine service with symptom analysis and doctor matching
- Travel service with itinerary planning
- Server setup scripts (NVIDIA/CUDA, K3s, Gitea runner)

Made-with: Cursor

backend/deploy/scripts/README-nvidia-cuda.md

@@ -0,0 +1,49 @@
+# Установка NVIDIA + CUDA на сервере (Ubuntu 24.04)
+
+Скрипт `setup-nvidia-cuda-ubuntu24.sh` ставит драйвер NVIDIA и CUDA Toolkit для работы с нейросетями (PyTorch, TensorFlow и т.д.).
+
+## Что уже сделано на 192.168.31.59
+
+- **Драйвер:** nvidia-driver-570-server (Open kernel module)
+- **CUDA:** 12.6 в `/usr/local/cuda-12.6`
+- **Окружение:** `/etc/profile.d/cuda.sh` — подключать: `source /etc/profile.d/cuda.sh`
+
+## Обязательно после установки
+
+**Перезагрузка** (без неё драйвер не загрузится):
+
+```bash
+sudo reboot
+```
+
+После перезагрузки проверка:
+
+```bash
+nvidia-smi
+source /etc/profile.d/cuda.sh && nvcc --version
+```
+
+## Проверка для нейросетей (PyTorch)
+
+```bash
+source /etc/profile.d/cuda.sh
+pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
+python3 -c "import torch; print('CUDA:', torch.cuda.is_available()); print('Device:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'N/A')"
+```
+
+Для CUDA 12.6 подойдёт индекс `cu124` (PyTorch совместим с 12.4+).
+
+## Запуск скрипта вручную
+
+Если нужно переустановить или поставить на другом сервере:
+
+```bash
+scp backend/deploy/scripts/setup-nvidia-cuda-ubuntu24.sh user@server:/tmp/
+ssh user@server "echo YOUR_SUDO_PASSWORD | sudo -S bash /tmp/setup-nvidia-cuda-ubuntu24.sh"
+sudo reboot
+```
+
+## Железо на текущем сервере
+
+- **GPU:** NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB
+- **ОС:** Ubuntu 24.04.4 LTS, ядро 6.8.0-101-generic