#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
EVA Mirror Space v5 - QWEN UPDATE + WHISPER FIX + QWEN3-ASR + GGUF
- Qwen3 LLM: löscht alte fehlerhafte model_q4f16 Dateien, spiegelt ORT-GenAI Dateien
- Whisper: löscht whisper-medium (EN-only) und altes whisper-tiny (2-Datei-System),
  spiegelt whisper-tiny + whisper-base im gemergten fp32-Zielformat
- Qwen3-ASR-0.6B (ONNX): spiegelt das komplette Community-ONNX-Repo neu dazu
- GGUF (neu in v5): legt llm/gguf/ an, spiegelt Q4_K_M-Quants von Qwen3.5-9B,
  Qwen3.5-0.8B (mit Fallback-Quellen), Qwen3-1.7B, Qwen3-0.6B und Qwen3-ASR-0.6B,
  plus mmproj-F16 für die multimodalen Qwen3.5-Modelle
Läuft auf HF-Servern (Space). Kein lokales/mobiles Datenvolumen.
"""

import os
import io
import requests
import gradio as gr
from huggingface_hub import HfApi

HF_TOKEN  = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
ZIEL_REPO = "Lafu01/eva-assets"
REPO_TYPE = "model"

# =============================================================================
# TEIL 1: QWEN3 LLM (unverändert aus v3)
# =============================================================================

QWEN_MODELLE = [
    {"name": "qwen3-0.6b", "quelle": "onnx-community/Qwen3-0.6B-ONNX"},
    {"name": "qwen3-1.7b", "quelle": "onnx-community/Qwen3-1.7B-ONNX"},
    {"name": "qwen3-4b",   "quelle": "onnx-community/Qwen3-4B-ONNX"},
]

QWEN_UNTERORDNER = "onnxruntime/cpu_and_mobile/cpu-int4-kld-block-128"

QWEN_LOESCHEN = [
    "llm/qwen3-0.6b/model_q4f16.onnx",
    "llm/qwen3-0.6b/model_q4f16.onnx_data",
    "llm/qwen3-1.7b/model_q4f16.onnx",
    "llm/qwen3-1.7b/model_q4f16.onnx_data",
    "llm/qwen3-4b/model_q4f16.onnx",
    "llm/qwen3-4b/model_q4f16.onnx_data",
]

# =============================================================================
# TEIL 2: WHISPER (neu in v4)
# =============================================================================

# Alte, falsche Whisper-Dateien werden per Prefix gefunden und gelöscht
# (nicht hart codiert, da die genauen Dateinamen im Ziel-Repo variieren)
WHISPER_LOESCH_PREFIXE = [
    "stt/whisper-medium/",                    # EN-only, wird nicht mehr gebraucht
    "stt/whisper/Whisper_tiny(FB32)/",        # altes 2-Datei-System (falsch)
]

# Nur die GEMERGTE fp32-Variante (Ziel-System) - kein altes 2-Datei-System,
# keine fp16/int8/q4/bnb4/uint8 Nebenvarianten
WHISPER_ONNX_DATEIEN = ["encoder_model.onnx", "decoder_model_merged.onnx"]
WHISPER_ROOT_DATEIEN = [
    "added_tokens.json",
    "config.json",
    "generation_config.json",
    "merges.txt",
    "normalizer.json",
    "preprocessor_config.json",
    "special_tokens_map.json",
    "tokenizer.json",
    "tokenizer_config.json",
    "vocab.json",
]

WHISPER_MODELLE = [
    {"name": "whisper-tiny", "quelle": "onnx-community/whisper-tiny", "ziel_ordner": "stt/whisper-tiny"},
    {"name": "whisper-base", "quelle": "onnx-community/whisper-base", "ziel_ordner": "stt/whisper-base"},
]

# =============================================================================
# TEIL 3: QWEN3-ASR (neu in v4)
# =============================================================================

QWEN_ASR_QUELLE = "baicai1145/Qwen3-ASR-0.6B-ONNX"
QWEN_ASR_ZIEL_ORDNER = "llm/qwen3-asr-0.6b"

# =============================================================================
# TEIL 4: GGUF (neu in v5) - alle in Q4_K_M
# =============================================================================

GGUF_ZIEL_PREFIX = "llm/gguf"
MMPROJ_PRAEZISION = "f16"  # F16 statt BF16: kein natives BF16 auf Snapdragon Gen 1

# Pro Modell: Liste von Quellen (erste, die eine passende Datei hat, gewinnt).
# "mmproj" = True nur bei den multimodalen Qwen3.5-Modellen.
GGUF_MODELLE = [
    {
        "name": "qwen3.5-9b",
        "quellen": ["unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF"],
        "mmproj": True,
    },
    {
        "name": "qwen3.5-0.8b",
        "quellen": [
            "unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF",
            "bartowski/Qwen_Qwen3.5-0.8B-GGUF",
            "mradermacher/Qwen3.5-0.8B-GGUF",
        ],
        "mmproj": True,
    },
    {
        "name": "qwen3-1.7b",
        "quellen": ["unsloth/Qwen3-1.7B-GGUF"],
        "mmproj": False,
    },
    {
        "name": "qwen3-0.6b",
        "quellen": ["unsloth/Qwen3-0.6B-GGUF"],
        "mmproj": False,
    },
    {
        "name": "qwen3-asr-0.6b",
        # bereits als Q4_K_M vor-quantisiert von OpenVoiceOS, fuer Edge/CPU gebaut
        "quellen": ["OpenVoiceOS/qwen3-asr-0.6b-q4-k-m"],
        "mmproj": False,
    },
]


def datei_nach_muster_finden(dateien, enthaelt, ausschliessen=None):
    """Sucht in einer Dateiliste (case-insensitive) nach einem Treffer.
    Nutzt Wortgrenzen fuer die Praezisions-Tokens (f16/bf16/f32 etc.), damit
    'f16' NICHT versehentlich in 'bf16' matcht (das war ein Bug bis v5)."""
    import re
    ausschliessen = ausschliessen or []

    def token_passt(token, dateiname_klein):
        # Grenzen: kein Buchstabe/Ziffer direkt davor oder danach
        pattern = r'(?<![a-z0-9])' + re.escape(token.lower()) + r'(?![a-z0-9])'
        return re.search(pattern, dateiname_klein) is not None

    for f in dateien:
        fl = f.lower()
        if all(token_passt(s, fl) for s in enthaelt) and not any(token_passt(s, fl) for s in ausschliessen):
            return f
    return None


# =============================================================================
# Hilfsfunktionen
# =============================================================================

def stream_kopieren(api, url, ziel_pfad, token):
    """Streamt direkt von URL zu HF-Repo — kein lokaler Speicher."""
    try:
        r = requests.get(url, stream=True, timeout=300,
                         headers={"Authorization": f"Bearer {token}"})
        if r.status_code == 404:
            return f"FEHLER 404: {url}"
        r.raise_for_status()

        groesse_mb = int(r.headers.get("content-length", 0)) / 1024 / 1024

        puffer = io.BytesIO()
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024 * 1024):
            puffer.write(chunk)
        puffer.seek(0)

        api.upload_file(
            path_or_fileobj=puffer,
            path_in_repo=ziel_pfad,
            repo_id=ZIEL_REPO,
            repo_type=REPO_TYPE,
            token=token,
        )
        return f"OK ({groesse_mb:.1f} MB): {ziel_pfad}"
    except Exception as e:
        return f"FEHLER: {ziel_pfad} — {e}"


def hf_url(repo, pfad):
    return f"https://huggingface.co/{repo}/resolve/main/{pfad}"


def dateien_loeschen_per_prefix(api, token, vorhanden, prefixe, log):
    for prefix in prefixe:
        treffer = [f for f in vorhanden if f.startswith(prefix)]
        if not treffer:
            log.append(f"  SKIP (nichts gefunden unter): {prefix}")
            continue
        for pfad in treffer:
            try:
                api.delete_file(path_in_repo=pfad, repo_id=ZIEL_REPO, repo_type=REPO_TYPE, token=token)
                log.append(f"  GELÖSCHT: {pfad}")
                vorhanden.discard(pfad)
            except Exception as e:
                log.append(f"  Löschen fehlgeschlagen: {pfad} — {e}")


# =============================================================================
# Ablauf: Qwen3 LLM
# =============================================================================

def qwen_llm_starten(token_eingabe):
    token = HF_TOKEN or token_eingabe.strip()
    if not token:
        return "FEHLER: Kein Token vorhanden."

    api = HfApi(token=token)
    log = []

    try:
        vorhanden = set(api.list_repo_files(ZIEL_REPO, repo_type=REPO_TYPE, token=token))
    except Exception as e:
        return f"FEHLER: Repo nicht erreichbar — {e}"

    log.append(f"Repo: {ZIEL_REPO} | {len(vorhanden)} Dateien vorhanden")
    log.append("=" * 60)

    log.append("\n🗑️ SCHRITT 1: Lösche alte model_q4f16 Dateien...")
    for pfad in QWEN_LOESCHEN:
        if pfad in vorhanden:
            try:
                api.delete_file(path_in_repo=pfad, repo_id=ZIEL_REPO, repo_type=REPO_TYPE, token=token)
                log.append(f"  GELÖSCHT: {pfad}")
            except Exception as e:
                log.append(f"  Löschen fehlgeschlagen: {pfad} — {e}")
        else:
            log.append(f"  SKIP (bereits gelöscht): {pfad}")

    log.append("\n🤖 SCHRITT 2: Kopiere neue ORT-GenAI Qwen3-Dateien...")
    for modell in QWEN_MODELLE:
        name = modell["name"]
        quelle = modell["quelle"]
        log.append(f"\n  [{name.upper()}]")

        try:
            quell_dateien = api.list_repo_files(quelle, repo_type="model")
            relevante_dateien = [f for f in quell_dateien if f.startswith(QWEN_UNTERORDNER + "/")]

            if not relevante_dateien:
                log.append(f"    ⚠️ HINWEIS: Keine Dateien im Ordner '{QWEN_UNTERORDNER}' auf {quelle} gefunden.")
                continue

            for voller_quell_pfad in relevante_dateien:
                datei_name = voller_quell_pfad.replace(QWEN_UNTERORDNER + "/", "")
                ziel_pfad = f"llm/{name}/{datei_name}"

                if ziel_pfad in vorhanden:
                    log.append(f"    SKIP (bereits vorhanden): {datei_name}")
                    continue

                url = hf_url(quelle, voller_quell_pfad)
                log.append(f"    Kopiere: {datei_name} ...")
                ergebnis = stream_kopieren(api, url, ziel_pfad, token)
                log.append(f"    {ergebnis}")

        except Exception as e:
            log.append(f"    💥 Fehler beim Auslesen der Quelle {quelle}: {e}")

    log.append("\n" + "=" * 60)
    log.append("✅ Qwen3-LLM-Update abgeschlossen!")
    return "\n".join(log)


# =============================================================================
# Ablauf: Whisper
# =============================================================================

def whisper_starten(token_eingabe):
    token = HF_TOKEN or token_eingabe.strip()
    if not token:
        return "FEHLER: Kein Token vorhanden."

    api = HfApi(token=token)
    log = []

    try:
        vorhanden = set(api.list_repo_files(ZIEL_REPO, repo_type=REPO_TYPE, token=token))
    except Exception as e:
        return f"FEHLER: Repo nicht erreichbar — {e}"

    log.append(f"Repo: {ZIEL_REPO} | {len(vorhanden)} Dateien vorhanden")
    log.append("=" * 60)

    log.append("\n🗑️ SCHRITT 1: Lösche whisper-medium + altes whisper-tiny...")
    dateien_loeschen_per_prefix(api, token, vorhanden, WHISPER_LOESCH_PREFIXE, log)

    log.append("\n🎙️ SCHRITT 2: Kopiere whisper-tiny + whisper-base (gemergt, fp32)...")
    for modell in WHISPER_MODELLE:
        name = modell["name"]
        quelle = modell["quelle"]
        ziel_ordner = modell["ziel_ordner"]
        log.append(f"\n  [{name.upper()}] Quelle: {quelle}")

        try:
            quell_dateien = set(api.list_repo_files(quelle, repo_type="model"))
        except Exception as e:
            log.append(f"    💥 Fehler beim Auslesen der Quelle {quelle}: {e}")
            continue

        # root-level Dateien (Tokenizer, Config etc.)
        aufgaben = [(f, f) for f in WHISPER_ROOT_DATEIEN]
        # onnx/ Dateien - nur die exakt gemergte fp32-Variante, keine Suffixe
        aufgaben += [(f"onnx/{f}", f"onnx/{f}") for f in WHISPER_ONNX_DATEIEN]

        for quell_rel, ziel_rel in aufgaben:
            if quell_rel not in quell_dateien:
                log.append(f"    ⚠️ FEHLT in Quelle: {quell_rel} — übersprungen")
                continue

            ziel_pfad = f"{ziel_ordner}/{ziel_rel}"
            if ziel_pfad in vorhanden:
                log.append(f"    SKIP (bereits vorhanden): {ziel_rel}")
                continue

            url = hf_url(quelle, quell_rel)
            log.append(f"    Kopiere: {ziel_rel} ...")
            ergebnis = stream_kopieren(api, url, ziel_pfad, token)
            log.append(f"    {ergebnis}")

    log.append("\n" + "=" * 60)
    log.append("✅ Whisper-Update abgeschlossen!")
    return "\n".join(log)


# =============================================================================
# Ablauf: Qwen3-ASR (komplettes Repo spiegeln)
# =============================================================================

def qwen_asr_starten(token_eingabe):
    token = HF_TOKEN or token_eingabe.strip()
    if not token:
        return "FEHLER: Kein Token vorhanden."

    api = HfApi(token=token)
    log = []

    try:
        vorhanden = set(api.list_repo_files(ZIEL_REPO, repo_type=REPO_TYPE, token=token))
    except Exception as e:
        return f"FEHLER: Repo nicht erreichbar — {e}"

    log.append(f"Repo: {ZIEL_REPO} | {len(vorhanden)} Dateien vorhanden")
    log.append("=" * 60)
    log.append(f"\n📥 Lese Dateiliste von {QWEN_ASR_QUELLE} ...")

    try:
        quell_dateien = api.list_repo_files(QWEN_ASR_QUELLE, repo_type="model")
    except Exception as e:
        return f"FEHLER: Quelle nicht erreichbar — {e}"

    # HF-interne Metadateien (.gitattributes etc.) auslassen
    quell_dateien = [f for f in quell_dateien if not os.path.basename(f).startswith(".")]
    log.append(f"  {len(quell_dateien)} Dateien gefunden.")

    log.append(f"\n🎤 Kopiere Qwen3-ASR-0.6B nach {QWEN_ASR_ZIEL_ORDNER}/ ...")
    for quell_rel in quell_dateien:
        ziel_pfad = f"{QWEN_ASR_ZIEL_ORDNER}/{quell_rel}"
        if ziel_pfad in vorhanden:
            log.append(f"    SKIP (bereits vorhanden): {quell_rel}")
            continue

        url = hf_url(QWEN_ASR_QUELLE, quell_rel)
        log.append(f"    Kopiere: {quell_rel} ...")
        ergebnis = stream_kopieren(api, url, ziel_pfad, token)
        log.append(f"    {ergebnis}")

    log.append("\n" + "=" * 60)
    log.append("✅ Qwen3-ASR-Update abgeschlossen!")
    return "\n".join(log)


# =============================================================================
# Ablauf: GGUF (neu in v5)
# =============================================================================

def gguf_starten(token_eingabe):
    token = HF_TOKEN or token_eingabe.strip()
    if not token:
        return "FEHLER: Kein Token vorhanden."

    api = HfApi(token=token)
    log = []

    try:
        vorhanden = set(api.list_repo_files(ZIEL_REPO, repo_type=REPO_TYPE, token=token))
    except Exception as e:
        return f"FEHLER: Repo nicht erreichbar — {e}"

    log.append(f"Repo: {ZIEL_REPO} | {len(vorhanden)} Dateien vorhanden")
    log.append("=" * 60)
    log.append(f"\n📦 GGUF-Modelle (alle Q4_K_M) nach {GGUF_ZIEL_PREFIX}/ ...")

    for modell in GGUF_MODELLE:
        name = modell["name"]
        ziel_ordner = f"{GGUF_ZIEL_PREFIX}/{name}"
        log.append(f"\n  [{name.upper()}]")

        gefunden = False
        for quelle in modell["quellen"]:
            try:
                quell_dateien = api.list_repo_files(quelle, repo_type="model")
            except Exception as e:
                log.append(f"    ⚠️ Quelle {quelle} nicht erreichbar ({e}) - versuche naechste...")
                continue

            quant_datei = datei_nach_muster_finden(quell_dateien, ["q4_k_m"], ausschliessen=["mmproj"])
            if not quant_datei:
                log.append(f"    ⚠️ Kein Q4_K_M in {quelle} gefunden - versuche naechste Quelle...")
                continue

            log.append(f"    Quelle: {quelle}")
            gefunden = True

            # Haupt-Quant-Datei
            ziel_pfad = f"{ziel_ordner}/{quant_datei}"
            if ziel_pfad in vorhanden:
                log.append(f"    SKIP (bereits vorhanden): {quant_datei}")
            else:
                url = hf_url(quelle, quant_datei)
                log.append(f"    Kopiere: {quant_datei} ...")
                ergebnis = stream_kopieren(api, url, ziel_pfad, token)
                log.append(f"    {ergebnis}")

            # mmproj-Datei (nur bei multimodalen Qwen3.5-Modellen)
            if modell["mmproj"]:
                mmproj_datei = datei_nach_muster_finden(quell_dateien, ["mmproj", MMPROJ_PRAEZISION])
                if not mmproj_datei:
                    # Fallback: irgendeine mmproj-Datei nehmen, falls exakte Praezision fehlt
                    mmproj_datei = datei_nach_muster_finden(quell_dateien, ["mmproj"])
                if mmproj_datei:
                    ziel_pfad_mm = f"{ziel_ordner}/{mmproj_datei}"
                    if ziel_pfad_mm in vorhanden:
                        log.append(f"    SKIP (bereits vorhanden): {mmproj_datei}")
                    else:
                        url = hf_url(quelle, mmproj_datei)
                        log.append(f"    Kopiere: {mmproj_datei} ...")
                        ergebnis = stream_kopieren(api, url, ziel_pfad_mm, token)
                        log.append(f"    {ergebnis}")
                else:
                    log.append(f"    ⚠️ HINWEIS: Keine mmproj-Datei in {quelle} gefunden.")

            break  # erste funktionierende Quelle reicht

        if not gefunden:
            log.append(f"    💥 FEHLER: In keiner Quelle eine Q4_K_M-Datei gefunden fuer {name}.")

    log.append("\n" + "=" * 60)
    log.append("✅ GGUF-Update abgeschlossen!")
    return "\n".join(log)


# =============================================================================
# Ablauf: mmproj-Korrektur (BF16 -> F16 Bugfix)
# =============================================================================

def mmproj_korrigieren(token_eingabe):
    """Loescht faelschlich geholte mmproj-BF16.gguf Dateien (Bug: 'f16' matchte
    als Teilstring von 'bf16') und holt danach mit dem gefixten Musterabgleich
    die korrekte mmproj-F16.gguf nach."""
    token = HF_TOKEN or token_eingabe.strip()
    if not token:
        return "FEHLER: Kein Token vorhanden."

    api = HfApi(token=token)
    log = []

    try:
        vorhanden = set(api.list_repo_files(ZIEL_REPO, repo_type=REPO_TYPE, token=token))
    except Exception as e:
        return f"FEHLER: Repo nicht erreichbar — {e}"

    log.append(f"Repo: {ZIEL_REPO} | {len(vorhanden)} Dateien vorhanden")
    log.append("=" * 60)
    log.append("\n🗑️ SCHRITT 1: Loesche falsche mmproj-BF16.gguf (Bug-Fund)...")

    betroffene_ordner = [m["name"] for m in GGUF_MODELLE if m["mmproj"]]
    for name in betroffene_ordner:
        ziel_ordner = f"{GGUF_ZIEL_PREFIX}/{name}"
        falsch = [f for f in vorhanden if f.startswith(ziel_ordner + "/") and "bf16" in f.lower() and "mmproj" in f.lower()]
        for pfad in falsch:
            try:
                api.delete_file(path_in_repo=pfad, repo_id=ZIEL_REPO, repo_type=REPO_TYPE, token=token)
                log.append(f"  GELÖSCHT: {pfad}")
                vorhanden.discard(pfad)
            except Exception as e:
                log.append(f"  Löschen fehlgeschlagen: {pfad} — {e}")
        if not falsch:
            log.append(f"  SKIP (keine falsche BF16-Datei in {ziel_ordner}/)")

    log.append("\n📦 SCHRITT 2: Hole korrekte mmproj-F16.gguf nach (gefixter Musterabgleich)...")
    for modell in GGUF_MODELLE:
        if not modell["mmproj"]:
            continue
        name = modell["name"]
        ziel_ordner = f"{GGUF_ZIEL_PREFIX}/{name}"
        log.append(f"\n  [{name.upper()}]")

        for quelle in modell["quellen"]:
            try:
                quell_dateien = api.list_repo_files(quelle, repo_type="model")
            except Exception as e:
                log.append(f"    ⚠️ Quelle {quelle} nicht erreichbar ({e}) - versuche naechste...")
                continue

            mmproj_datei = datei_nach_muster_finden(quell_dateien, ["mmproj", MMPROJ_PRAEZISION])
            if not mmproj_datei:
                log.append(f"    ⚠️ Kein echtes {MMPROJ_PRAEZISION} in {quelle} gefunden - versuche naechste Quelle...")
                continue

            ziel_pfad = f"{ziel_ordner}/{mmproj_datei}"
            if ziel_pfad in vorhanden:
                log.append(f"    SKIP (bereits vorhanden): {mmproj_datei}")
            else:
                url = hf_url(quelle, mmproj_datei)
                log.append(f"    Kopiere: {mmproj_datei} ...")
                ergebnis = stream_kopieren(api, url, ziel_pfad, token)
                log.append(f"    {ergebnis}")
            break

    log.append("\n" + "=" * 60)
    log.append("✅ mmproj-Korrektur abgeschlossen!")
    return "\n".join(log)


# =============================================================================
# Ablauf: Alles nacheinander
# =============================================================================

def alles_starten(token_eingabe):
    teile = [
        qwen_llm_starten(token_eingabe),
        whisper_starten(token_eingabe),
        qwen_asr_starten(token_eingabe),
        gguf_starten(token_eingabe),
    ]
    return ("\n\n" + "#" * 60 + "\n\n").join(teile)


# =============================================================================
# Gradio GUI
# =============================================================================

with gr.Blocks(title="EVA Mirror Fixer v5") as demo:
    gr.Markdown("## 🔧 EVA Mirror Fixer v5\nQwen3-LLM-Fix, Whisper-Fix (tiny+base, gemergt), Qwen3-ASR und GGUF-Modelle (Q4_K_M).")
    token_feld = gr.Textbox(
        label="HF Token (Write)",
        placeholder="hf_... (nicht nötig wenn als Space-Secret hinterlegt)",
        type="password"
    )

    with gr.Row():
        qwen_btn = gr.Button("1️⃣ Qwen3 LLM Fix", variant="secondary")
        whisper_btn = gr.Button("2️⃣ Whisper Fix", variant="secondary")
        asr_btn = gr.Button("3️⃣ Qwen3-ASR hinzufügen", variant="secondary")
        gguf_btn = gr.Button("4️⃣ GGUF hinzufügen", variant="secondary")

    mmproj_fix_btn = gr.Button("🩹 mmproj BF16→F16 Korrektur (9B + 0.8B)", variant="stop")

    alles_btn = gr.Button("🚀 Alles nacheinander ausführen", variant="primary")

    ausgabe = gr.Textbox(label="Aktivitäts-Log", lines=30)

    qwen_btn.click(fn=qwen_llm_starten, inputs=token_feld, outputs=ausgabe)
    whisper_btn.click(fn=whisper_starten, inputs=token_feld, outputs=ausgabe)
    asr_btn.click(fn=qwen_asr_starten, inputs=token_feld, outputs=ausgabe)
    gguf_btn.click(fn=gguf_starten, inputs=token_feld, outputs=ausgabe)
    mmproj_fix_btn.click(fn=mmproj_korrigieren, inputs=token_feld, outputs=ausgabe)
    alles_btn.click(fn=alles_starten, inputs=token_feld, outputs=ausgabe)

demo.launch()