"""Run codes."""
# pylint: disable=line-too-long, broad-exception-caught, invalid-name, missing-function-docstring, too-many-instance-attributes, missing-class-docstring
# ruff: noqa: E501
import gc
import os
import platform
import random
import time
from dataclasses import asdict, dataclass
from pathlib import Path

# from types import SimpleNamespace
import gradio as gr
import psutil
from about_time import about_time
from ctransformers import AutoModelForCausalLM
from dl_hf_model import dl_hf_model
from loguru import logger




# url = "https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-13B-chat-GGML/blob/main/llama-2-13b-chat.ggmlv3.q2_K.bin"
#url = "https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML/blob/main/llama-2-7b-chat.ggmlv3.q2_K.bin"  # 2.87G
url = "https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML/blob/main/llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_K_M.bin"  # 2.87G


prompt_template = """Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
### Instrução: {user_prompt}
### Resposta:
"""

prompt_template = """Sistema: Você é um assistente prestativo, respeitoso e honesto de  Tecnologia da Informação (TI). Sempre responda da maneira mais prestativa possível em português, mantendo a segurança em mente. Suas respostas não devem incluir nenhum conteúdo prejudicial, antiético, racista, sexista, tóxico, perigoso ou ilegal. Por favor, certifique-se de que suas respostas sejam socialmente imparciais e positivas. Se uma pergunta não fizer sentido ou não for factualmente coerente, explique o motivo em vez de dar uma resposta incorreta. Se você não souber a resposta para uma pergunta, por favor, não compartilhe informações falsas.
Usuário: {prompt}
Assistente: """

prompt_template = """Sistema: Você é um assistente prestativo Tecnologia da Informação (TI).
Usuário: {prompt}
Assistente: """

prompt_template = """Pergunta: {question}
Resposta: Vamos resolver isso passo a passo para ter certeza de que temos a resposta certa."""

prompt_template = """[INST] <>
Você é um assistente prestativo, respeitoso e honesto. Sempre responda da maneira mais prestativa possível em português. Pense passo a passo.
<>
Qual time da NFL venceu o Super Bowl no ano em que Justin Bieber nasceu?
[/INST]"""

prompt_template = """[INST] <<SYS>>
Você é um assistente pouco prestativo de Tecnologia da Informação (TI). Sempre responda da maneira mais prestativa possível em português. Pense passo a passo. <</SYS>>
{question} [/INST]
"""

prompt_template = """[INST] <<SYS>>
Você é um assistente de Tecnologia da Informação (TI) prestativo.
<</SYS>>
{question} [/INST]"""


_ = [elm for elm in prompt_template.splitlines() if elm.strip()]
stop_string = [elm.split(":")[0] + ":" for elm in _][-2]

logger.debug(f"{stop_string=}")

_ = psutil.cpu_count(logical=False) - 1
cpu_count: int = int(_) if _ else 1
logger.debug(f"{cpu_count=}")

LLM = None
gc.collect()

try:
    model_loc, file_size = dl_hf_model(url)
except Exception as exc_:
    logger.error(exc_)
    raise SystemExit(1) from exc_

LLM = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_loc,
    model_type="llama",
    # threads=cpu_count,
)

logger.info(f"done load llm {model_loc=} {file_size=}G")

os.environ["TZ"] = "Asia/Shanghai"
try:
    time.tzset()  # type: ignore # pylint: disable=no-member
except Exception:
    # Windows
    logger.warning("Windows, cant run time.tzset()")

_ = """
ns = SimpleNamespace(
    response="",
    generator=(_ for _ in []),
)
# """

@dataclass
class GenerationConfig:
    temperature: float = 0.7
    top_k: int = 50
    top_p: float = 0.9
    repetition_penalty: float = 1.0
    max_new_tokens: int = 1500
    seed: int = 42
    reset: bool = False
    stream: bool = True
    # threads: int = cpu_count
    # stop: list[str] = field(default_factory=lambda: [stop_string])


def generate(
    question: str,
    llm=LLM,
    config: GenerationConfig = GenerationConfig(),
):
    """Run model inference, will return a Generator if streaming is true."""
    # _ = prompt_template.format(question=question)
    # print(_)

    prompt = prompt_template.format(question=question)

    return llm(
        prompt,
        **asdict(config),
    )


logger.debug(f"{asdict(GenerationConfig())=}")


def user(user_message, history):
    # return user_message, history + [[user_message, None]]
    history.append([user_message, None])
    return user_message, history  # keep user_message


def user1(user_message, history):
    # return user_message, history + [[user_message, None]]
    history.append([user_message, None])
    return "", history  # clear user_message


def bot_(history):
    user_message = history[-1][0]
    resp = random.choice(["Como você está?", "I love you"])
    bot_message = user_message + ": " + resp
    history[-1][1] = ""
    for character in bot_message:
        history[-1][1] += character
        time.sleep(0.02)
        yield history

    history[-1][1] = resp
    yield history


def bot(history):
    user_message = history[-1][0]
    response = []

    logger.debug(f"{user_message=}")

    with about_time() as atime:  # type: ignore
        flag = 1
        prefix = ""
        then = time.time()

        logger.debug("about to generate")

        config = GenerationConfig(reset=True)
        for elm in generate(user_message, config=config):
            if flag == 1:
                logger.debug("in the loop")
                prefix = f"({time.time() - then:.2f}s) "
                flag = 0
                print(prefix, end="", flush=True)
                logger.debug(f"{prefix=}")
            print(elm, end="", flush=True)
            # logger.debug(f"{elm}")

            response.append(elm)
            history[-1][1] = prefix + "".join(response)
            yield history

    _ = (
        f"(time elapsed: {atime.duration_human}, "  # type: ignore
        f"{atime.duration/len(''.join(response)):.2f}s/char)"  # type: ignore
    )

    history[-1][1] = "".join(response)  + f"\n{_}"
    yield history


def predict_api(prompt):
    logger.debug(f"{prompt=}")
    try:
        # user_prompt = prompt
        config = GenerationConfig(
            temperature=0.2,
            top_k=10,
            top_p=0.9,
            repetition_penalty=1.0,
            max_new_tokens=1500,  # adjust as needed
            seed=42,
            reset=True,  # reset history (cache)
            stream=False,
            # threads=cpu_count,
            # stop=prompt_prefix[1:2],
        )

        response = generate(
            prompt,
            config=config,
        )

        logger.debug(f"api: {response=}")
    except Exception as exc:
        logger.error(exc)
        response = f"{exc=}"
    # bot = {"inputs": [response]}
    # bot = [(prompt, response)]

    return response


css = """
    .importantButton {
        background: linear-gradient(45deg, #7e0570,#5d1c99, #6e00ff) !important;
        border: none !important;
    }
    .importantButton:hover {
        background: linear-gradient(45deg, #ff00e0,#8500ff, #6e00ff) !important;
        border: none !important;
    }
    .disclaimer {font-variant-caps: all-small-caps; font-size: xx-small;}
    .xsmall {font-size: x-small;}
"""
etext = """In Turing-15.0🤖🧠 """

    


logger.info("start block")

with gr.Blocks(
    title="Turing-15.0🤖",
    theme=gr.themes.Soft(text_size="sm", spacing_size="sm"),
    css=css,
) as block:
    # buff_var = gr.State("")
    with gr.Accordion("Turing-15.0🤖🧠", open=False, style={"text-align": "center", "font-weight": "bold"}):
        
        gr.Markdown(
            f"""<div style="text-align: center;">
                <h5>Gradio </h5><br>
               Existem poucos exemplos como prompts para testar o modelo. Provavelmente, você deveria tentar por conta própria prompts relacionados para testar o robô.
            </div>""",
            elem_classes="xsmall",
        )

    # chatbot = gr.Chatbot().style(height=700)  # 500
    chatbot = gr.Chatbot(height=500)

    # buff = gr.Textbox(show_label=False, visible=True)

    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=5):
            msg = gr.Textbox(
                label="Chat Message Box",
                placeholder="Claro, estou aqui para ajudar. O que você gostaria de perguntar ou discutir? Por favor, digite sua pergunta ou tópico e eu ficarei feliz em responder.",
                show_label=False,
                # container=False,
                lines=6,
                max_lines=30,
                show_copy_button=True,
                # ).style(container=False)
            )
        with gr.Column(scale=1, min_width=50):
            with gr.Row():
                submit = gr.Button("Submit", elem_classes="xsmall")
                stop = gr.Button("Stop", visible=True)
                clear = gr.Button("Clear History", visible=True)
    with gr.Row(visible=False):
        with gr.Accordion("Advanced Options:", open=False):
            with gr.Row():
                with gr.Column(scale=2):
                    system = gr.Textbox(
                        label="System Prompt",
                        value=prompt_template,
                        show_label=False,
                        container=False,
                        # ).style(container=False)
                    )
                with gr.Column():
                    with gr.Row():
                        change = gr.Button("Change System Prompt")
                        reset = gr.Button("Reset System Prompt")

    with gr.Accordion("Example Inputs", open=True):
        examples = gr.Examples(
            examples=examples_list,
            inputs=[msg],
            examples_per_page=40,
        )

    # with gr.Row():
    with gr.Accordion("Disclaimer", open=False):
        _ = Path(model_loc).name
        gr.Markdown(
           "Frase de Isenção de Responsabilidade: {} pode produzir saídas factualmente incorretas e não deve ser confiável para gerar informações factualmente precisas. {} foi treinado em vários conjuntos de dados públicos; embora tenham sido feitos esforços significativos para limpar os dados pré-treinados, é possível que este modelo possa gerar saídas inadequadas, tendenciosas ou de outra forma ofensivas.",
            elem_classes=["disclaimer"],
        )

    msg_submit_event = msg.submit(
        # fn=conversation.user_turn,
        fn=user,
        inputs=[msg, chatbot],
        outputs=[msg, chatbot],
        queue=True,
        show_progress="full",
        # api_name=None,
    ).then(bot, chatbot, chatbot, queue=True)
    submit_click_event = submit.click(
        # fn=lambda x, y: ("",) + user(x, y)[1:],  # clear msg
        fn=user1,  # clear msg
        inputs=[msg, chatbot],
        outputs=[msg, chatbot],
        queue=True,
        # queue=False,
        show_progress="full",
        # api_name=None,
    ).then(bot, chatbot, chatbot, queue=True)
    stop.click(
        fn=None,
        inputs=None,
        outputs=None,
        cancels=[msg_submit_event, submit_click_event],
        queue=False,
    )
    clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)

    with gr.Accordion("For Chat/Translation API", open=False, visible=False):
        input_text = gr.Text()
        api_btn = gr.Button("Go", variant="primary")
        out_text = gr.Text()

    api_btn.click(
        predict_api,
        input_text,
        out_text,
        api_name="api",
    )

    # block.load(update_buff, [], buff, every=1)
    # block.load(update_buff, [buff_var], [buff_var, buff], every=1)

# concurrency_count=5, max_size=20
# max_size=36, concurrency_count=14
# CPU cpu_count=2 16G, model 7G
# CPU UPGRADE cpu_count=8 32G, model 7G

# does not work
_ = """
# _ = int(psutil.virtual_memory().total / 10**9 // file_size - 1)
# concurrency_count = max(_, 1)
if psutil.cpu_count(logical=False) >= 8:
    # concurrency_count = max(int(32 / file_size) - 1, 1)
else:
    # concurrency_count = max(int(16 / file_size) - 1, 1)
# """

concurrency_count = 1
logger.info(f"{concurrency_count=}")

block.queue(concurrency_count=concurrency_count, max_size=5).launch(debug=True)