import os
import pickle
from contextlib import nullcontext
import torch
from k_model import ModelConfig, Transformer
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import argparse

class TextGenerator:
    def __init__(self, 
                 checkpoint=None,  # 模型检查点路径
                 tokenizer_model_path='./tokenizer_k/',  # 分词器模型路径
                 seed=42,  # 随机种子，确保可重复性
                 device=None,  # 设备，优先使用 CUDA，如果没有可用的 CUDA，则使用 CPU
                 dtype="bfloat16"):  # 数据类型，默认为 float32，可以选择 float16 或 bfloat16
        """
        初始化 TextGenerator 类，加载模型、设置设备和分词器等。
        """
        # 模型加载配置
        self.checkpoint = checkpoint  # 保存的模型检查点路径
        self.tokenizer_model_path = tokenizer_model_path  # 分词器模型文件路径
        self.seed = seed  # 随机数种子，用于生成的可重复性
        self.device = device or ('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')  # 根据硬件条件选择设备
        self.dtype = dtype  # 模型的浮点数类型
        self.device_type = 'cuda' if 'cuda' in self.device else 'cpu'  # 判断当前设备是否为 CUDA
        
        # 设置随机种子，确保生成的可重复性
        torch.manual_seed(seed)  # 设置 CPU 随机种子
        torch.cuda.manual_seed(seed)  # 设置 CUDA 随机种子
        torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True  # 允许 CUDA 使用 TF32 精度进行矩阵乘法运算
        torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True  # 允许 cuDNN 使用 TF32 精度加速
        
        # 根据 dtype 选择适当的自动混合精度上下文
        ptdtype = {'float32': torch.float32, 'bfloat16': torch.bfloat16, 'float16': torch.float16}[self.dtype]
        self.ctx = nullcontext() if self.device_type == 'cpu' else torch.amp.autocast(device_type=self.device_type, dtype=ptdtype)

        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(self.checkpoint, trust_remote_code=True)
        
        # 计算模型参数量
        num_params = sum(p.numel() for p in self.model.parameters() if p.requires_grad)
        print(f"Model has {num_params / 1e6:.3f} M parameters.")
        # 设置模型为评估模式（evaluation mode），防止训练模式下的 dropout 等操作影响结果
        self.model.eval()
        # 将模型放置到正确的设备上（GPU 或 CPU）
        self.model.to(self.device)
        # 初始化分词器
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.tokenizer_model_path)  # 根据指定的路径加载分词器

    def chat_template(self, prompt):
        message = [
            {"role": "system", "content": "你是一个AI助手。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
        return self.tokenizer.apply_chat_template(message, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

    def sft_sample(self, 
               start="Hello!",  # 生成文本的起始提示词，可以是任意字符串
               num_samples=3,  # 生成样本的数量，默认生成 3 个样本
               max_new_tokens=256,  # 每个样本生成的最大 token 数，默认最多生成 256 个 token
               temperature=0.7,  # 控制生成的随机性，1.0 为标准，值越大越随机
               top_k=300):  # 保留概率最高的 top_k 个 token，限制生成时的选择范围
        """
        根据给定的起始文本生成样本。
        
        :param start: 生成文本的起始提示词
        :param num_samples: 要生成的文本样本数
        :param max_new_tokens: 每个样本生成的最大 token 数
        :param temperature: 控制生成的随机性，值越小生成越确定，值越大生成越随机
        :param top_k: 限制生成时选择的 token 范围
        :return: 生成的文本样本列表
        """
        start = self.chat_template(start)
        # 将起始文本编码为 token id 序列
        start_ids = self.tokenizer(start).data['input_ids']
        x = (torch.tensor(start_ids, dtype=torch.long, device=self.device)[None, ...])  # 将编码后的 token id 转为 PyTorch 张量
        # print(self.tokenizer.eos_token_id)
        generated_texts = []  # 用于保存生成的文本样本
        with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算，提升效率
            with self.ctx:  # 进入自动混合精度的上下文（如果是 GPU 并使用 float16 时）
                for k in range(num_samples):  # 循环生成指定数量的样本
                    y = self.model.generate(x, self.tokenizer.eos_token_id, max_new_tokens, temperature=temperature, top_k=top_k)  # 生成文本
                    generated_texts.append(self.tokenizer.decode(y[0].tolist()))  # 解码生成的 token 序列为可读文本
        return generated_texts  # 返回生成的文本样本
    
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    print("\n ------------------- SFT Sample ------------------- \n")
    sft_prompt_datas = [
        '你好呀',
        "中国的首都是哪里？",
        "1+9等于几",
        "1+3等于几",
        "单片机是什么？",
        "你是谁？",
        "谁创造了你？",
    ]
    generator = TextGenerator(checkpoint='./k-model-82M/')  # 初始化生成器
    for i in range(len(sft_prompt_datas)):
        samples = generator.sft_sample(start=sft_prompt_datas[i], num_samples=1, max_new_tokens=512, temperature=0.75)
        print(f"\nSample {i+1}:\nQuestion: {sft_prompt_datas[i]} \nAI answer: {samples[0]}\n{'-'*20}")  # 打印生成的样本并用分隔线分割

    
    # print("\n                   ------------------- Pretrain Sample ------------------- \n")

    # pretrain_prompt_datas = [
    #     '<|im_start|>近年来，单片机以其体积小、价格廉、面向控制等独特优点',
    #     '<|im_start|>明正德年间，迟姓由云南迁来居住，因靠磨山',
    #     '<|im_start|>中国矿业大学-北京（CUMTB）是一所以矿业为特色，工',
    # ]

    # generator = TextGenerator(checkpoint='base_model/SkyWork_pretrain_768_12_6144.pth')  # 初始化生成器
    # for i in range(len(pretrain_prompt_datas)):
    #     samples = generator.pretrain_sample(start=pretrain_prompt_datas[i], num_samples=1, max_new_tokens=50, temperature=0.75)
    #     print(f"\nSample {i+1}:\nQuestion: {pretrain_prompt_datas[i]} \nAI answer: {samples[0]}\n{'-'*20}")  # 打印生成的样本并用分隔线分割