#!/usr/bin/env bash
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# Compila e installa llama-cpp-python con CUDA per QUESTA macchina (bare-metal).
#
# Il binario di llama.cpp è specifico dell'hardware: va (ri)compilato sul server
# dedicato con l'architettura della SUA GPU. Questo script rileva la compute
# capability via nvidia-smi e la passa a CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES. Senza GPU
# installa la build CPU (funziona ovunque, più lenta).
#
# Uso (dentro il venv del progetto):
#   ./scripts/setup_llama_cuda.sh                 # auto-rileva l'arch GPU
#   CUDA_ARCH=89 ./scripts/setup_llama_cuda.sh    # forza l'arch (L4/RTX40=89,
#                                                 # A100=80, RTX30=86, H100=90,
#                                                 # RTX50/Blackwell=120)
#   CUDA_ARCH="80;86;89;90" ./scripts/setup_llama_cuda.sh   # build "fat" multi-GPU
#
# Prerequisiti sul server: NVIDIA driver, CUDA toolkit (nvcc), build-essential,
# cmake. Il modello GGUF è invece portabile: scaricalo con download_models.py.
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set -euo pipefail

PIP="${PIP:-pip}"
PKG="llama-cpp-python>=0.3.2"

if ! command -v nvidia-smi >/dev/null 2>&1; then
    echo "⚠ nvidia-smi non trovato: nessuna GPU NVIDIA → installo la build CPU."
    CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=off" FORCE_CMAKE=1 \
        "$PIP" install --no-cache-dir --force-reinstall "$PKG"
    echo "✓ Build CPU installata. Imposta LLM_N_GPU_LAYERS=0."
    exit 0
fi

if ! command -v nvcc >/dev/null 2>&1; then
    echo "✗ GPU presente ma 'nvcc' (CUDA toolkit) non trovato nel PATH."
    echo "  Installa il CUDA toolkit (es. apt install cuda-toolkit) e riprova."
    exit 1
fi

# compute_cap es. "8.9" → "89". Più GPU: arch uniche unite da ';' (build fat).
DETECTED=$(nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv,noheader \
           | tr -d '. ' | sort -u | paste -sd';' -)
ARCHS="${CUDA_ARCH:-$DETECTED}"

echo "▶ GPU:"
nvidia-smi --query-gpu=name,compute_cap,memory.total --format=csv,noheader | sed 's/^/   /'
echo "▶ Compilo $PKG con CUDA per arch: ${ARCHS}"

CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=${ARCHS}" \
    FORCE_CMAKE=1 \
    "$PIP" install --no-cache-dir --force-reinstall "$PKG"

python - <<'PY'
import llama_cpp
print("✓ llama-cpp-python installato:", llama_cpp.__version__)
PY
echo "✓ Fatto. Imposta DEVICE=cuda e LLM_N_GPU_LAYERS=-1 nel .env."