"""
utils/model_cache.py
====================
Cacheo de modelos con st.cache_resource.

El modelo se carga una sola vez por sesión de Streamlit.
Sin esto, cada interacción del usuario recargaría el modelo
completo — inutilizable en CPU.
"""

import streamlit as st
import torch
import sys
import os

# Agregar src al path — funciona tanto en Docker (/src) como en HF Spaces (./src)
for src_path in ['/src', os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../../src')]:
    if os.path.exists(src_path) and src_path not in sys.path:
        sys.path.insert(0, src_path)

from activation_utils import cargar_modelo, obtener_capas_conv


@st.cache_resource(show_spinner="Cargando modelo... (solo ocurre una vez)")
def get_modelo(nombre_modelo: str):
    """
    Carga y cachea un modelo preentrenado.

    @st.cache_resource garantiza que el modelo se carga una sola vez
    por sesión aunque el usuario cambie otros parámetros.

    Args:
        nombre_modelo: 'alexnet' o 'resnet18'

    Returns:
        Tupla (modelo, metadatos)
    """
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    modelo, meta = cargar_modelo(nombre_modelo)
    modelo = modelo.to(device)
    modelo.eval()
    return modelo, meta


def get_capas_disponibles(nombre_modelo: str) -> list:
    """
    Devuelve las capas convolucionales disponibles para un modelo.

    Args:
        nombre_modelo: 'alexnet' o 'resnet18'

    Returns:
        Lista de nombres de capas
    """
    modelo, meta = get_modelo(nombre_modelo)
    return list(obtener_capas_conv(modelo).keys())


def get_device_info() -> dict:
    """
    Devuelve información sobre el device disponible.
    """
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    info = {
        "device": str(device),
        "tiene_gpu": torch.cuda.is_available(),
        "gpu_nombre": None,
        "gpu_vram_gb": None,
    }

    if torch.cuda.is_available():
        info["gpu_nombre"] = torch.cuda.get_device_name(0)
        info["gpu_vram_gb"] = round(
            torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1e9, 1
        )

    return info