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.
