Enhance LLM configuration and installation scripts for improved flexibility

- Added new environment variables in `env.example` and `gpu-rent.vars.example` for fine-tuning LLM settings, including CUDA build options and model version pinning.
- Updated `llm.md` documentation to include detailed descriptions of new configuration options and usage cases for LLM setups.
- Enhanced the `provision.py` script to forward new environment variables during remote installations, improving the installation process for LLM components.
- Modified the `install_llamacpp.sh` script to support conditional CUDA builds and asset URL overrides, ensuring better compatibility with various environments.
- Improved logging in the installation scripts to provide clearer feedback during the setup process.

gpu-rent.vars.example

@@ -1,7 +1,7 @@
 # gpu-rent.vars — локальные параметры запуска (не секреты).
 # Скопируй в gpu-rent.vars и правь. Файл в .gitignore.
 # Читают: gpu-rent.ps1 / .bat / .sh и python -m gpu_rent (после .env).
-# Секреты (OS_PASSWORD, CIVITAI_*) — только в .env.
+# Секреты (OS_PASSWORD, CIVITAI_*, HF_TOKEN) — только в .env.
 
 # Если запуск без аргументов (двойной клик / .\gpu-rent.ps1):
 # GPU_RENT_DEFAULT_ARGS=up --yes
@@ -9,24 +9,76 @@
 # Доп. флаги ко ВСЕМ вызовам (после твоих аргументов):
 # GPU_RENT_EXTRA_ARGS=
 
-# Те же имена, что в .env / env.example (несекретные дефолты):
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# Базовые (несекретные дефолты; те же имена, что в env.example)
+# ---------------------------------------------------------------------------
 # UPDATE_GIT=true
 # DEFAULT_SPOT=true
 # SCAN_POOLS=ru-6,ru-7
 # FLAVOR_PREFERENCE=4090-24,4090-48,a5000,a100-40
 # SWARMUI_LOCAL_PORT=17801
 # DATA_VOLUME_SIZE_GB=100
-# DEFAULT_FLAVOR_ID=
-# DEFAULT_SPOT=true
 # ENABLE_SWARMUI=true
-# WORKLOAD=llm          # то же что ENABLE_SWARMUI=false (только LLM)
-# LLM_RUNTIME=none
-# OLLAMA_LOCAL_PORT=17811
-# LLAMACPP_LOCAL_PORT=17812
 # IDLE_MINUTES=60
 # IDLE_GRACE_MINUTES=90
-# LOCAL_WATCHDOG_GRACE_MINUTES=10
 # NOTIFY_READY=true
-# PULL_OUTPUT=false
 # Prefer auto /32 (leave unset). Spike/WARP only:
 # GPU_RENT_SSH_CIDR=0.0.0.0/0
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# LLM — кейсы тонкой настройки (раскомментируй один блок)
+# Подробнее: docs/llm.md
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+# --- A) Быстрый default: SwarmUI + llama.cpp, Ubuntu Vulkan prebuilt ---
+# LLM_RUNTIME=llamacpp
+# ENABLE_SWARMUI=true
+# LLAMACPP_TAG=b10545
+# (GGUF — llamacpp-models.yaml; бинарь без compile)
+
+# --- B) Только LLM, без SwarmUI (дешевле по времени bootstrap / VRAM) ---
+# WORKLOAD=llm
+# LLM_RUNTIME=llamacpp
+# LLAMACPP_TAG=b10545
+
+# --- C) Максимальная скорость инференса: CUDA-сборка (5–15 мин первый раз) ---
+# LLM_RUNTIME=llamacpp
+# LLAMACPP_TAG=b10545
+# LLAMACPP_BUILD_CUDA=1
+# LLAMACPP_FORCE_REINSTALL=1
+# (FORCE — снести старый Vulkan/битый бинарь и переустановить)
+
+# --- D) Свой бинарь / pin URL (supply-chain) ---
+# LLM_RUNTIME=llamacpp
+# LLAMACPP_ASSET_URL=https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b10545/llama-b10545-bin-ubuntu-vulkan-x64.tar.gz
+# LLAMACPP_SHA256=<sha256 архива>
+# LLAMACPP_FORCE_REINSTALL=1
+
+# --- E) Делим 4090 со SwarmUI: меньше слоёв / короче контекст ---
+# LLM_RUNTIME=llamacpp
+# LLAMACPP_NGL=40
+# LLAMACPP_CTX=4096
+# LLAMACPP_EXTRA_ARGS=--flash-attn on
+
+# --- F) Длинный контекст / почти весь VRAM под LLM (llm-only) ---
+# WORKLOAD=llm
+# LLM_RUNTIME=llamacpp
+# LLAMACPP_NGL=99
+# LLAMACPP_CTX=32768
+# LLAMACPP_EXTRA_ARGS=--parallel 1
+
+# --- G) Ollama вместо llama.cpp + pin версии ---
+# LLM_RUNTIME=ollama
+# OLLAMA_VERSION=0.6.5
+# OLLAMA_SHA256=<sha256 of ollama-linux-amd64.tgz>
+# OLLAMA_LOCAL_PORT=17811
+
+# --- H) Выключить LLM (гасит unit’ы на следующем up) ---
+# LLM_RUNTIME=none
+
+# Порты туннеля (localhost):
+# OLLAMA_LOCAL_PORT=17811
+# LLAMACPP_LOCAL_PORT=17812
+# Свой путь к манифесту GGUF/pull:
+# LLAMACPP_MODELS_MANIFEST=
+# OLLAMA_MODELS_MANIFEST=