调整项目库拆帧与长帧序列加载

- 删除项目库右上角独立新建项目入口，保留导入视频/DICOM 自动建项目流程

- 视频项目支持已生成帧后的重新生成帧入口，并提示会清空旧帧、标注和 mask

- 后端重新拆帧任务开始前清理旧帧、旧标注和旧 mask，避免重复帧序列

- 项目帧列表接口默认返回完整帧序列，避免工作区总帧数被 1000 条默认 limit 截断

- 增加可选 docker-compose.gpu.yml，并补充 Docker 使用本机 GPU 的前提和启动说明

- 更新项目库、API 映射、恢复演示文案、后端媒体/项目测试和前端文档

doc/10-installation.md

@@ -154,6 +154,26 @@ pip install -r requirements.txt
 cd ..
 ```
 
+### Docker 使用本机 GPU
+
+Docker 显示 GPU 的前提不是前端开关，而是宿主机、Docker runtime 和容器依赖都可用：
+
+1. 宿主机 `nvidia-smi` 必须能正常看到 NVIDIA GPU。
+2. 安装并配置 NVIDIA Container Toolkit。
+3. Docker compose 需要给 `backend` 和 `worker` 透传 GPU，例如在部署包中使用 `docker-compose.gpu.yml` 覆盖文件。
+4. 后端镜像内还必须安装 CUDA 版 PyTorch、`sam2` Python 包，并挂载对应 `models/sam2.1_*.pt` 权重；最小部署镜像为了体积默认不安装这些 AI 依赖，因此只加 GPU 透传仍会显示 CPU/模型不可用。
+
+示例启动：
+
+```bash
+docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build
+docker compose exec backend python - <<'PY'
+import torch
+print(torch.cuda.is_available())
+PY
+curl http://localhost:8000/api/ai/models/status
+```
+
 确认关键包：
 
 ```bash