import gradio as gr
from llama_cpp import Llama
from huggingface_hub import hf_hub_download

# Скачиваем квантованную модель (4-bit Q4_K_M)
# Это облегченная версия, которая имеет шансы запуститься на CPU
model_path = hf_hub_download(
    repo_id="bartowski/phi-4-GGUF",
    filename="phi-4-Q4_K_M.gguf"
)

# Инициализация модели
llm = Llama(
    model_path=model_path,
    n_ctx=2048,  # Контекст
    n_threads=4  # Количество ядер процессора
)

def chat(message, history):
    messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}]
    for user_msg, bot_msg in history:
        messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
        messages.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    # Генерация ответа
    response = ""
    stream = llm.create_chat_completion(messages=messages, stream=True)
    
    for chunk in stream:
        if "content" in chunk["choices"][0]["delta"]:
            response += chunk["choices"][0]["delta"]["content"]
            yield response

demo = gr.ChatInterface(
    fn=chat,
    title="Phi-4 GGUF (CPU Basic)",
    description="Модель Phi-4 запущена на CPU. Работает медленно!"
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()