Préchargement des modèles : warm + keep_alive + indicateur d'état

Évite le rechargement lent quand Ollama a déchargé le modèle de la VRAM :
- ollama_client.warm() : précharge un modèle (/api/generate sans prompt) ;
  chat() accepte keep_alive (durée de rétention en VRAM).
- agent.run_agent transmet keep_alive ; route chat le passe depuis la config.
- config : champ keep_alive (défaut 30m) par profil de modèle.
- routes/models : POST /api/models/warm, GET /api/models/loaded (placement
  GPU/CPU via /api/ps).
- main : préchargement du modèle par défaut au démarrage (arrière-plan,
  best-effort — n'empêche pas le démarrage si Ollama est absent).
- Frontend : préchargement automatique à la sélection d'un modèle, poll des
  modèles chargés (8s), pastille verte (GPU) / orange (CPU) / blanche (à
  charger) dans le sélecteur, réglage 'Maintien en VRAM' dans Configuration.

Tests : warm/loaded routes, keep_alive transmis, démarrage résilient sans
Ollama, build front.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N

backend/app/routes/chat.py

@@ -245,6 +245,7 @@ async def chat(req: ChatRequest) -> StreamingResponse:
                     enabled_tools=agent_config.enabled_tool_names(cfg),
                     confirm_shell=cfg.get("confirm_shell", True),
                     think=cfg.get("think", True),
+                    keep_alive=cfg.get("keep_alive", "30m"),
                 ):
                     await queue.put(event)
             except Exception as exc: