Moteur : corrections de relecture des files de lancement CUDA — les variables LLAMA_ARG_* lues comme llama.cpp les lit

La garde « pipeline possible » ne suivait pas tout à fait la façon dont
llama.cpp (common/arg.cpp) lit ses réglages. Faux positifs : 4x posé sans
pipeline possible, donc exposé au seul cas de panne connu sans aucun gain.
Faux négatifs : gain refusé à tort.

- surcharges de tenseurs cumulées : variable et drapeaux s'additionnent.
  Un --n-cpu-moe 0 n'annule donc ni un LLAMA_ARG_N_CPU_MOE=30 ni un
  --n-cpu-moe 20 placé avant lui.
- --n-cpu-ffn/-ncffn (FFN dense sur CPU) et LLAMA_ARG_OVERRIDE_TENSOR
  comptent comme des surcharges.
- cache KV : le dernier -kvo/-nkvo l'emporte. Sinon, la seule présence de
  LLAMA_ARG_NO_KV_OFFLOAD (même à 0) vaut « non », puis LLAMA_ARG_KV_OFFLOAD
  est lu comme un booléen.
- LLAMA_ARG_CPU_MOE n'est actif que pour on/enabled/true/1.
- NGL absent : Loki passe -ngl lui-même, donc LLAMA_ARG_N_GPU_LAYERS ne
  compte plus. NGL=Auto se lit sans tenir compte de la casse, comme nglArgs.
- buildServeArgs : le commentaire des threads retrouve son code.
- 12 cas de table en plus.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

internal/loki/backend_serve_queues_test.go

@@ -71,6 +71,33 @@ func TestLaunchQueuesEnv(t *testing.T) {
 			cfg: map[string]string{}, si: serveSysInfo{GPUs: 2, ArgEnv: map[string]string{"LLAMA_ARG_CPU_MOE": "0"}}, want: "4x", wantNotes: 1},
 		{name: "LLAMA_ARG_DEVICE d'une seule carte : rien",
 			cfg: map[string]string{}, si: serveSysInfo{GPUs: 2, ArgEnv: map[string]string{"LLAMA_ARG_DEVICE": "CUDA1"}}},
+		// Relecture : ce que llama.cpp fait vraiment de ses variables.
+		{name: "--n-cpu-moe 0 n'annule pas LLAMA_ARG_N_CPU_MOE (surcharges cumulées) : rien",
+			cfg: map[string]string{"EXTRA_ARGS": "--n-cpu-moe 0"},
+			si:  serveSysInfo{GPUs: 2, ArgEnv: map[string]string{"LLAMA_ARG_N_CPU_MOE": "30"}}},
+		{name: "deux --n-cpu-moe, le dernier à 0 : le premier compte quand même, rien",
+			cfg: map[string]string{"EXTRA_ARGS": "--n-cpu-moe 20 --n-cpu-moe 0"}, si: two},
+		{name: "--n-cpu-ffn (FFN dense sur CPU) : rien",
+			cfg: map[string]string{"EXTRA_ARGS": "-ncffn 8"}, si: two},
+		{name: "LLAMA_ARG_OVERRIDE_TENSOR : rien",
+			cfg: map[string]string{}, si: serveSysInfo{GPUs: 2, ArgEnv: map[string]string{"LLAMA_ARG_OVERRIDE_TENSOR": "exps=CPU"}}},
+		{name: "LLAMA_ARG_CPU_MOE=yes : llama.cpp ne l'active pas, 4x",
+			cfg: map[string]string{}, si: serveSysInfo{GPUs: 2, ArgEnv: map[string]string{"LLAMA_ARG_CPU_MOE": "yes"}}, want: "4x", wantNotes: 1},
+		{name: "LLAMA_ARG_NO_KV_OFFLOAD=0 : sa seule présence coupe l'offload, rien",
+			cfg: map[string]string{}, si: serveSysInfo{GPUs: 2, ArgEnv: map[string]string{"LLAMA_ARG_NO_KV_OFFLOAD": "0"}}},
+		{name: "LLAMA_ARG_KV_OFFLOAD=false : rien",
+			cfg: map[string]string{}, si: serveSysInfo{GPUs: 2, ArgEnv: map[string]string{"LLAMA_ARG_KV_OFFLOAD": "false"}}},
+		{name: "-kvo sur la ligne l'emporte sur LLAMA_ARG_NO_KV_OFFLOAD : 4x",
+			cfg: map[string]string{"EXTRA_ARGS": "-kvo"},
+			si:  serveSysInfo{GPUs: 2, ArgEnv: map[string]string{"LLAMA_ARG_NO_KV_OFFLOAD": "1"}}, want: "4x", wantNotes: 1},
+		{name: "-nkvo puis -kvo : le dernier gagne, 4x",
+			cfg: map[string]string{"EXTRA_ARGS": "-nkvo -kvo"}, si: two, want: "4x", wantNotes: 1},
+		{name: "NGL absent : Loki passe -ngl auto, LLAMA_ARG_N_GPU_LAYERS ne compte pas, 4x",
+			cfg: map[string]string{}, si: serveSysInfo{GPUs: 2, ArgEnv: map[string]string{"LLAMA_ARG_N_GPU_LAYERS": "20"}}, want: "4x", wantNotes: 1},
+		{name: "NGL=Auto (casse libre, comme nglArgs) : 4x",
+			cfg: map[string]string{"NGL": "Auto"}, si: two, want: "4x", wantNotes: 1},
+		{name: "-sm tensor : pas de pipeline par couches, rien",
+			cfg: map[string]string{"EXTRA_ARGS": "-sm tensor"}, si: two},
 	}
 	for _, c := range cases {
 		t.Run(c.name, func(t *testing.T) {