fix: colab notebook — locate cuDNN/cuBLAS .so via find

nvidia-cudnn-cu12/cublas-cu12 are namespace packages with no
__file__, so os.path.dirname() raised TypeError and the install cell
aborted. Locate libcublas.so/libcudnn.so under site-packages with
find and build LD_LIBRARY_PATH from those. Also add a CTranslate2
GPU check cell (ctranslate2.get_cuda_device_count) right after
install so GPU usability is confirmed before transcription.

notebooks/luke-scribe-colab.ipynb

@@ -59,12 +59,19 @@
    "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
-   "source": "# 3) 설치 — Colab은 시스템 pip가 표준 (venv는 Colab에서 ensurepip 오류로 실패할 수 있음)\n!pip install -q --upgrade pip\n!pip install -q -e '.[engine,api]'\n!pip install -q edge-tts  # 샘플 음성 생성용\n\n# CUDA 13(Colab)에서는 CTranslate2 wheel(CUDA 12용)이 런타임 라이브러리를 못 찾음.\n# CUDA 12 런타임(cuBLAS/cuDNN)을 pip로 설치하고 LD_LIBRARY_PATH에 추가한다.\n!pip install -q nvidia-cublas-cu12 nvidia-cudnn-cu12\nimport os, nvidia.cublas.lib, nvidia.cudnn.lib\nos.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = (\n    os.path.dirname(nvidia.cublas.lib.__file__) + ':' +\n    os.path.dirname(nvidia.cudnn.lib.__file__) + ':' +\n    os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH', '')\n)\nprint('설치 완료')\n!which luke-scribe && luke-scribe --help 2>&1 | head -8\n"
+   "source": "# 3) 설치 — Colab은 시스템 pip가 표준 (venv는 Colab에서 ensurepip 오류로 실패할 수 있음)\n!pip install -q --upgrade pip\n!pip install -q -e '.[engine,api]'\n!pip install -q edge-tts  # 샘플 음성 생성용\n\n# CUDA 13(Colab)에서는 CTranslate2 wheel(CUDA 12용)이 런타임 라이브러리를 못 찾음.\n# CUDA 12 런타임(cuBLAS/cuDNN)을 pip로 설치하고, 실제 .so 위치를 find로 찾아\n# LD_LIBRARY_PATH에 추가한다 (nvidia-*-cu12는 namespace package라 __file__이 없음).\n!pip install -q nvidia-cublas-cu12 nvidia-cudnn-cu12\nimport os, site, subprocess\nlib_dirs = set()\nfor lib in ('libcublas.so', 'libcudnn.so'):\n    out = subprocess.run(\n        ['bash', '-c', f'find {site.getsitepackages()[0]} -name \"{lib}*\" 2>/dev/null | head -3'],\n        capture_output=True, text=True,\n    ).stdout\n    for line in out.splitlines():\n        d = os.path.dirname(line)\n        if d:\n            lib_dirs.add(d)\nos.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = ':'.join(lib_dirs) + ':' + os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH', '')\nprint('LD_LIBRARY_PATH:', os.environ['LD_LIBRARY_PATH'])\nprint('설치 완료')\n!which luke-scribe && luke-scribe --help 2>&1 | head -8\n"
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": "# 4) CTranslate2 GPU 검증 — unsupported device cuda:0 해결 여부 확인\nimport ctranslate2\nprint('ctranslate2', ctranslate2.__version__)\nprint('CUDA device count:', ctranslate2.get_cuda_device_count())\nif ctranslate2.get_cuda_device_count() > 0:\n    print('GPU 사용 가능 ✅ — 이후 전사는 GPU로 실행됩니다')\nelse:\n    print('GPU 사용 불가 — CPU 폴백 필요 (--device cpu --compute-type int8)')\n"
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
-   "source": "## 3) 하드웨어 감지 — T4 GPU 실제 확인\n\nCPU-only 환경에서는 `T0 / cpu / int8`이 나왔지만,\nColab T4(16GB VRAM, sm_75)에서는 GPU가 감지되어야 합니다."
+   "source": "## 3) 하드웨어 감지 — GPU 실제 확인\n\nCPU-only 환경에서는 `T0 / cpu / int8`이 나왔지만,\nColab GPU(A100 80GB / T4 16GB)에서는 GPU가 감지되어야 합니다."
   },
   {
    "cell_type": "code",