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>

tests/test_portable.py

@@ -139,3 +139,54 @@ def test_app_window_builds_without_torch(tmp_path, monkeypatch):
         win.overlay.close()
         win.close()
     _ = app
+
+
+# --- 티어 게이트가 실제 제약을 보는지 -------------------------------------
+#
+# 예전에는 torch 유무만 봤다. 그래서 8GB 카드에서도 "극한(16GB 필요) 사용
+# 가능"이라고 답했고, 사용자가 고르면 로드에서 죽었다. 실제 GPU 로 검증하다
+# 발견한 버그다.
+
+
+def _gpu(total_gb: float):
+    from livesub.models.manager import GpuInfo
+
+    return GpuInfo(available=True, name="test", total_vram_mb=int(total_gb * 1024))
+
+
+@pytest.mark.skipif(not has_torch(), reason="torch 없으면 어차피 앞단에서 막힌다")
+@pytest.mark.parametrize("key", ["precision", "ultimate"])
+def test_vram_이_모자라면_티어를_막는다(key, monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr("livesub.models.manager.has_awq", lambda: True)
+    ok, reason = tier_availability(TIERS[key], _gpu(7.5))
+    assert not ok
+    assert "VRAM" in reason and "7.5GB" in reason
+
+
+@pytest.mark.skipif(not has_torch(), reason="torch 없으면 어차피 앞단에서 막힌다")
+def test_vram_이_충분하면_통과한다(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr("livesub.models.manager.has_awq", lambda: True)
+    assert tier_availability(TIERS["ultimate"], _gpu(24))[0]
+
+
+@pytest.mark.skipif(not has_torch(), reason="torch 없으면 어차피 앞단에서 막힌다")
+def test_autoawq_가_없으면_int4_티어를_막는다(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr("livesub.models.manager.has_awq", lambda: False)
+    ok, reason = tier_availability(TIERS["precision"], _gpu(24))
+    assert not ok
+    assert "autoawq" in reason
+
+
+def test_ct2_티어는_gpu_조회_없이도_통과한다():
+    """1~3티어는 torch 도 GPU 도 안 따진다 — 포터블에서 돌아야 하므로."""
+    def _boom():
+        raise AssertionError("CT2 티어는 detect_gpu 를 부르면 안 된다")
+
+    import livesub.models.manager as mgr
+
+    original, mgr.detect_gpu = mgr.detect_gpu, _boom
+    try:
+        for key in ("lightning", "swift", "balance"):
+            assert tier_availability(TIERS[key])[0]
+    finally:
+        mgr.detect_gpu = original