NGL=auto : laisser llama.cpp ajuster les couches à la VRAM libre

Loki passait TOUJOURS -ngl, avec 999 comme repli quand le champ est vide :
vider « Couches sur GPU » ne changeait donc rien. Or llama.cpp sait ajuster
lui-même le nombre de couches à la mémoire libre (common_fit_params), mais y
renonce dès que la valeur est imposée — « n_gpu_layers already set by user to
999, abort ». D'où, sur une carte trop juste pour le contexte demandé, des
cudaMalloc en échec, un repli partiel sur le CPU, et un débit effondré alors
que le GPU tourne à 100 %.

NGL=auto n'envoie plus -ngl du tout. Le défaut reste 999 : omettre le drapeau
sur un llama.cpp antérieur à cet ajustement le ferait tourner 100 % CPU.
Le champ de l'UI passe en texte pour accepter « auto ».

Vérifié : NGL=auto → aucun -ngl dans la ligne de commande ; NGL=999 → -ngl 999.

internal/loki/backend_serve.go

@@ -101,7 +101,6 @@ func cmdServe(args []string) error {
 
 	llmArgs := []string{bin,
 		"-m", model,
-		"-ngl", get("NGL", "999"),
 		"-c", get("CTX", "32768"),
 		"-t", get("THREADS", "0"),
 		"-tb", get("THREADS_BATCH", "0"),
@@ -110,6 +109,16 @@ func cmdServe(args []string) error {
 		"--host", get("HOST", "0.0.0.0"),
 		"--port", get("PORT", "8080"),
 	}
+	// NGL=auto : on n'envoie PAS -ngl, et llama.cpp choisit lui-même combien de
+	// couches tiennent dans la VRAM libre (common_fit_params). Il s'en abstient
+	// dès que la valeur est imposée — « n_gpu_layers already set by user to 999,
+	// abort » — d'où des cudaMalloc en échec, un repli partiel sur le CPU et un
+	// débit effondré alors que le GPU tourne à 100 %.
+	// Le défaut reste 999 (tout sur le GPU) : omettre -ngl sur un llama.cpp
+	// antérieur à cet ajustement automatique le ferait tourner 100 % CPU.
+	if ngl := get("NGL", "999"); !strings.EqualFold(ngl, "auto") {
+		llmArgs = append(llmArgs, "-ngl", ngl)
+	}
 	if ktv != "" {
 		llmArgs = append(llmArgs, "-ctk", ktv)
 	}