#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

# Konfiguration
HF_HOME="${HF_HOME:-/home/dschlueter/nvme2n1p7_home/huggingface}"
MODEL_REL_PATH="models/qwen3/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M.gguf"
IMAGE="ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda"
CONTAINER_NAME="qwen35b-moe-uncensored-rag-longctx"
HOST_PORT=8000
CONTAINER_PORT=8000

echo "[*] Verwende HF_HOME = $HF_HOME"
if [ ! -f "$HF_HOME/$MODEL_REL_PATH" ]; then
  echo "[!] Modell-Datei nicht gefunden: $HF_HOME/$MODEL_REL_PATH" >&2
  exit 1
fi

# Optional: altes gleichnamiges Container-Exemplar stoppen
if docker ps -a --format '{{.Names}}' | grep -q "^${CONTAINER_NAME}\\$"; then
  echo "[*] Stoppe existierenden Container $CONTAINER_NAME ..."
  docker rm -f "$CONTAINER_NAME" >/dev/null 2>&1 || true
fi

echo "[*] Starte llama.cpp-Server-Container ($IMAGE) ..."
echo "[*] Modus: Uncensored, RAG-fähig, Long Context"

docker run -d \
  --gpus '"device=1,2"' \
  --name "$CONTAINER_NAME" \
  --restart unless-stopped \
  -e HF_HOME="/hf_home" \
  -v "$HF_HOME:/hf_home:ro" \
  -p "${HOST_PORT}:${CONTAINER_PORT}" \
  "$IMAGE" \
    -m "/hf_home/${MODEL_REL_PATH}" \
    -c 262144 \
    -n 16384 \
    --jinja \
    --no-context-shift \
    --temp 0.2 \
    --top-p 0.95 \
    --top-k 40 \
    --min-p 0.01 \
    --repeat-penalty 1.05 \
    --main-gpu 0 \
    --tensor-split 0.5,0.5 \
    -ngl 999 \
    -fa on \
    --kv-unified \
    --cache-type-k q8_0 \
    --cache-type-v q8_0 \
    --batch-size 2048 \
    --ubatch-size 512 \
    --parallel 2 \
    --cont-batching \
    --host 0.0.0.0 \
    --port "$CONTAINER_PORT"

echo "[*] Container gestartet: $CONTAINER_NAME"
echo "[*] Warte, bis HTTP-Port ${HOST_PORT} antwortet ..."

HTTP_READY=0
for i in {1..90}; do
  if curl -s "http://localhost:${HOST_PORT}/" >/dev/null 2>&1; then
    echo "[*] Server antwortet auf http://localhost:${HOST_PORT}/"
    HTTP_READY=1
    break
  fi
  echo "[*] Warte (${i}/90) auf HTTP ..."
  sleep 2
done

if [ "$HTTP_READY" -ne 1 ]; then
  echo "[!] HTTP-Server wurde nicht rechtzeitig erreichbar." >&2
  echo "[*] Letzte Container-Logs:"
  docker logs --tail 200 "$CONTAINER_NAME" || true
  exit 1
fi

echo "[*] Warte, bis das Modell wirklich geladen ist ..."

MODEL_READY=0
for i in {1..180}; do
  HTTP_CODE="$(curl -s -o /tmp/${CONTAINER_NAME}_ready.json -w "%{http_code}" \
    -X POST "http://localhost:${HOST_PORT}/v1/chat/completions" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "qwen3.6-35b-a3b-moe-rag-longctx",
      "messages": [
        { "role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher deutscher Assistent." },
        { "role": "user",   "content": "Antworte nur mit dem Wort: bereit" }
      ],
      "max_tokens": 8,
      "temperature": 0.0,
      "stream": false
    }' || true)"

  BODY="$(cat /tmp/${CONTAINER_NAME}_ready.json 2>/dev/null || true)"

  if [ "$HTTP_CODE" = "200" ]; then
    echo "[*] Modell ist geladen und antwortet."
    MODEL_READY=1
    break
  fi

  echo "[*] Warte (${i}/180) auf Modell ... HTTP ${HTTP_CODE} - ${BODY}"
  sleep 5
done

if [ "$MODEL_READY" -ne 1 ]; then
  echo "[!] Modell wurde nicht rechtzeitig bereit." >&2
  echo "[*] Letzte Container-Logs:"
  docker logs --tail 200 "$CONTAINER_NAME" || true
  exit 1
fi

echo "[*] Sende finalen Test-Chat-Request an /v1/chat/completions ..."

RESPONSE="$(curl -s -X POST "http://localhost:${HOST_PORT}/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.6-35b-a3b-moe-rag-longctx",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher deutscher Assistent für RAG-gestützte Wissensarbeit." },
      { "role": "user",   "content": "Antworte in einem Satz: Der Server für sehr langen Kontext ist betriebsbereit." }
    ],
    "max_tokens": 64,
    "temperature": 0.2,
    "stream": false
  }')"

echo
echo "[*] Antwort vom Server:"
echo "$RESPONSE"

echo
echo "[*] Zum Stoppen des Servers:"
echo "    docker rm -f $CONTAINER_NAME"