fix: 티어 게이트가 실제 제약(autoawq·VRAM)을 보도록 수정

실제 GPU 로 검증을 돌리다 발견한 버그다. tier_availability() 가 torch 유무만
봐서, RTX 5050(7.5GB)에서도 정밀·극한 티어를 "사용 가능"이라고 답했다.

  정밀(AWQ Int4)  autoawq 가 있어야 로드된다. requirements.txt 에 없는
                  선택 의존성이라 대개 없다.
  극한(Qwen3-8B)  min_vram_gb=16. 7.5GB 카드에서는 영영 불가능하다.

둘 다 "고를 수 있다"고 해놓고 로드에서 죽는다. 사용자는 원인을 알 수 없다.
UI 에 min_vram_gb 경고 배지는 있었지만 경고만 하고 선택은 막지 않았다.

- tier_availability(tier, gpu=None) 에 autoawq·VRAM 검사 추가.
  새 필드를 만들지 않고 이미 있던 min_vram_gb 를 쓴다.
  free 가 아니라 total 로 본다 — free 로 막으면 다른 프로그램 때문에
  "아까는 되던 티어가 지금은 안 보인다"가 된다.
  CT2 티어(1~3)는 조기 반환이라 detect_gpu 를 아예 부르지 않는다.
  (포터블에서 torch 도 GPU 도 없이 돌아야 하므로)

- GpuInfo 를 인자로 받아 루프에서 nvidia-smi 반복 호출을 막았다.
  models_page 는 티어 카드 5개를 만들며 매번 조회하던 것을 __init__ 에서
  한 번만 하도록 바꿨다. 빌더 함수의 부수효과에 의존하던 것도 제거.

- 점검기의 판정 기준도 고쳤다. 기존엔 "4·5티어가 전부 열려야 통과"였는데
  VRAM 작은 GPU 에서 막히는 건 정상이라 오탐이었다. 이제 게이트는 판정
  없이 보고만 하고, "게이트가 된다고 한 티어가 실제로 올라가는지" 가
  판정한다. 게이트가 전부 막았으면 검증 대상이 없다는 사실을 남기고
  통과시킨다 — 하드웨어 한계이지 회귀가 아니다.

- scripts/gpu-check.sh 추가. CTranslate2 가 libcublas.so.12 를 직접 찾는데
  torch 의 nvidia 패키지 안에 있어 LD_LIBRARY_PATH 가 필요하다. 없으면
  GPU 번역만 조용히 실패한다. 스크립트가 경로를 자동으로 잡는다.

검증: pytest 190 passed (신규 4개 중 3개는 torch 필요 -> gpu-venv 에서
      실제로 실행해 9 passed 확인), ruff clean,
      RTX 5050 에서 scripts/gpu-check.sh 6/6 통과 (종료코드 0)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

src/livesub/ui/pages/models_page.py

@@ -18,7 +18,7 @@ from PySide6.QtWidgets import (
 
 from ...config import AppConfig
 from ...models import Tier, detect_gpu, ordered_tiers
-from ...models.manager import tier_availability
+from ...models.manager import GpuInfo, tier_availability
 from ..theme import SPACING, palette
 from ..widgets import Card, PageHeader
 
@@ -26,10 +26,11 @@ from ..widgets import Card, PageHeader
 class TierCard(QFrame):
     """티어 하나를 라디오 버튼 카드로."""
 
-    def __init__(self, tier: Tier, gpu_vram_gb: float, parent: QWidget | None = None):
+    def __init__(self, tier: Tier, gpu: GpuInfo, parent: QWidget | None = None):
         super().__init__(parent)
         self.tier = tier
-        self.available, self.unavailable_reason = tier_availability(tier)
+        gpu_vram_gb = gpu.total_vram_mb / 1024 if gpu.available else 0.0
+        self.available, self.unavailable_reason = tier_availability(tier, gpu)
         self.setObjectName("Card")
         p = palette("dark")
 
@@ -102,6 +103,9 @@ class ModelsPage(QWidget):
         super().__init__(parent)
         self.config = config
         self._cards: list[TierCard] = []
+        # 티어 카드마다 조회하면 nvidia-smi 를 다섯 번 부른다. 한 번만 본다.
+        self._gpu = detect_gpu()
+        self._gpu_vram_gb = self._gpu.total_vram_mb / 1024 if self._gpu.available else 0.0
 
         root = QVBoxLayout(self)
         root.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
@@ -119,7 +123,7 @@ class ModelsPage(QWidget):
         self._group = QButtonGroup(self)
         self._group.setExclusive(True)
         for tier in ordered_tiers():
-            card = TierCard(tier, self._gpu_vram_gb)
+            card = TierCard(tier, self._gpu)
             self._group.addButton(card.radio, tier.order)
             card.radio.toggled.connect(
                 lambda checked, t=tier: self._on_tier_selected(t) if checked else None
@@ -133,8 +137,7 @@ class ModelsPage(QWidget):
 
     # --- 구성 -----------------------------------------------------------
     def _build_gpu_card(self) -> Card:
-        gpu = detect_gpu()
-        self._gpu_vram_gb = gpu.total_vram_mb / 1024 if gpu.available else 0.0
+        gpu = self._gpu
         p = palette("dark")
 
         card = Card("실행 환경")