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
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@@ -41,6 +41,34 @@ export async function getSystemStats(): Promise<SystemStats> {
return res.json();
}
export interface LoadedModel {
name: string;
on_gpu: boolean;
gpu_percent: number;
}
/** Précharge un modèle en VRAM (best-effort, ne lève jamais). */
export async function warmModel(name: string, keepAlive = "30m"): Promise<void> {
try {
await fetch("/api/models/warm", {
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ name, keep_alive: keepAlive }),
});
} catch {
/* préchargement best-effort */
}
}
export async function getLoadedModels(): Promise<LoadedModel[]> {
try {
const res = await fetch("/api/models/loaded");
return (await res.json()).loaded;
} catch {
return [];
}
}
export async function getModels(): Promise<{
models: OllamaModel[];
default: string;
@@ -116,6 +144,7 @@ export interface AgentConfig {
self_review: boolean;
rag_enabled: boolean;
embed_model: string;
keep_alive: string;
}
// ── Benchmark de modèles ─────────────────────────────────────────────────