v0.2.5 : build llama.cpp 100% automatique et propre sur Windows et Linux

Windows : `jean llamacpp install` part de zéro et provisionne toute la
chaîne sans intervention :
- install Windows ajoute jean au PATH (copie dans %JEAN_HOME%\bin)
- auto-install des outils manquants via winget (cmake, git, ninja) +
  refresh du PATH du process depuis le registre
- compilateur MSVC Build Tools auto-installé ; générateur Visual Studio
  (localise MSVC sans Developer Prompt) ; binaire multi-config (Release\)
- détection GPU + auto-install du CUDA Toolkit quand une carte NVIDIA est
  vue sans nvcc ; CUDA_PATH/CUDA_PATH_Vx_y injectés pour MSBuild ; DLL
  runtime CUDA (bin + bin\x64) ajoutées au PATH de llama-server
- console UTF-8 + VT pour un affichage correct

Multi-OS :
- auto-install des outils aussi sous Unix (apt/dnf/pacman/brew)
- désactive l'UI web embarquée de llama-server (LLAMA_BUILD_UI=OFF +
  LLAMA_USE_PREBUILT_UI=OFF) : supprime la dépendance npm/HuggingFace qui
  cassait le build ; jean fournit sa propre UI
- build CUDA allégé (sans FA_ALL_QUANTS) : bien plus rapide
- sortie de build propre : configure/​build passent par un runner qui
  écrit le détail dans un log fichier et n'affiche qu'un spinner animé +
  le compteur de fichiers (formats MSBuild et Make/Ninja) + les erreurs
  réelles ; tests unitaires du filtre

Validé en exécution réelle : Windows (GTX 1650 Ti, sm_75) et serveur
Linux multi-GPU (sm_75;120) jusqu'au serveur GPU opérationnel.

web.go

@@ -268,6 +268,9 @@ func handleBackends(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
 	subpaths := []string{
 		"build/bin/llama-server", "build-sm120/bin/llama-server",
 		"build/llama-server", "bin/llama-server", "llama-server",
+		// Layout du générateur Visual Studio (multi-config) + suffixe .exe Windows.
+		"build/bin/Release/llama-server.exe", "build/bin/llama-server.exe",
+		"build/bin/Release/llama-server", "llama-server.exe",
 	}
 	out := []map[string]any{}
 	for _, e := range entries {