app.py

import re
import threading
import gc
import os
import torch

import gradio as gr
import spaces
import transformers
from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from huggingface_hub import login

# 모델 메모리 관리 및 최적화를 위한 설정
DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
DTYPE = torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
MAX_GPU_MEMORY = 80 * 1024 * 1024 * 1024  # 80GB A100 기준 (실제 사용 가능한 메모리는 이보다 적음)

# 사용 가능한 모델 목록 - A100에서 효율적으로 실행 가능한 모델로 필터링
available_models = {
    "mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503": "Mistral Small 3.1 (24B)",
    "bartowski/mistralai_Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-GGUF": "Mistral Small 3.1 GGUF (24B)",
    "google/gemma-3-27b-it": "Google Gemma 3 (27B)",
    "Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": "Qwen 2.5 Coder (32B)",
    "open-r1/OlympicCoder-32B": "Olympic Coder (32B)"
}

# 기본 모델 - available_models의 첫 번째 모델
DEFAULT_MODEL_KEY = list(available_models.keys())[0]
DEFAULT_MODEL_VALUE = available_models[DEFAULT_MODEL_KEY]

# 모델 로드에 사용되는 전역 변수
pipe = None
current_model_name = None

# Hugging Face 토큰으로 로그인 시도
try:
    hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
    if hf_token:
        login(token=hf_token)
        print("Hugging Face에 성공적으로 로그인했습니다.")
    else:
        print("경고: HF_TOKEN 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")
except Exception as e:
    print(f"Hugging Face 로그인 에러: {str(e)}")

# 최종 답변을 감지하기 위한 마커
ANSWER_MARKER = "**답변**"

# 단계별 추론을 시작하는 문장들
rethink_prepends = [
    "자, 이제 다음을 파악해야 합니다 ",
    "제 생각에는 ",
    "잠시만요, 제 생각에는 ",
    "다음 사항이 맞는지 확인해 보겠습니다 ",
    "또한 기억해야 할 것은 ",
    "또 다른 주목할 점은 ",
    "그리고 저는 다음과 같은 사실도 기억합니다 ",
    "이제 충분히 이해했다고 생각합니다 ",
    "지금까지의 정보를 바탕으로, 원래 질문에 사용된 언어로 답변하겠습니다:"
    "\n{question}\n"
    f"\n{ANSWER_MARKER}\n",
]

# 수식 표시 문제 해결을 위한 설정
latex_delimiters = [
    {"left": "$$", "right": "$$", "display": True},
    {"left": "$", "right": "$", "display": False},
]

# 모델 크기 기반 구성 - 모델 크기에 따른 최적 설정 정의
MODEL_CONFIG = {
    "small": {  # <10B
        "max_memory": {0: "20GiB"},
        "offload": False,
        "quantization": None
    },
    "medium": {  # 10B-30B
        "max_memory": {0: "40GiB"},
        "offload": False,
        "quantization": None  # BitsAndBytes 문제로 양자화 비활성화
    },
    "large": {  # >30B
        "max_memory": {0: "70GiB"},
        "offload": True,
        "quantization": None  # BitsAndBytes 문제로 양자화 비활성화
    }
}

def get_model_size_category(model_name):
    """모델 크기 카테고리 결정"""
    if "3B" in model_name or "8B" in model_name:
        return "small"
    elif "24B" in model_name or "27B" in model_name:
        return "medium"
    elif "32B" in model_name or "70B" in model_name:
        return "large"
    else:
        # 기본값으로 medium 반환
        return "medium"

def clear_gpu_memory():
    """GPU 메모리 정리"""
    global pipe
    
    if pipe is not None:
        del pipe
        pipe = None
    
    # CUDA 캐시 정리
    gc.collect()
    if torch.cuda.is_available():
        torch.cuda.empty_cache()
        torch.cuda.synchronize()

def reformat_math(text):
    """Gradio 구문(Katex)을 사용하도록 MathJax 구분 기호 수정."""
    text = re.sub(r"\\\[\s*(.*?)\s*\\\]", r"$$\1$$", text, flags=re.DOTALL)
    text = re.sub(r"\\\(\s*(.*?)\s*\\\)", r"$\1$", text, flags=re.DOTALL)
    return text

def user_input(message, history: list):
    """사용자 입력을 히스토리에 추가하고 입력 텍스트 상자 비우기"""
    return "", history + [
        gr.ChatMessage(role="user", content=message.replace(ANSWER_MARKER, ""))
    ]

def rebuild_messages(history: list):
    """중간 생각 과정 없이 모델이 사용할 히스토리에서 메시지 재구성"""
    messages = []
    for h in history:
        if isinstance(h, dict) and not h.get("metadata", {}).get("title", False):
            messages.append(h)
        elif (
            isinstance(h, gr.ChatMessage)
            and h.metadata.get("title")
            and isinstance(h.content, str)
        ):
            messages.append({"role": h.role, "content": h.content})
    return messages

def load_model(model_names):
    """선택된 모델 이름에 따라 모델 로드 (A100에 최적화된 설정 사용)"""
    global pipe, current_model_name
    
    # 기존 모델 정리
    clear_gpu_memory()
    
    # 모델이 선택되지 않았을 경우 기본값 지정
    if not model_names:
        model_name = DEFAULT_MODEL_KEY  # 첫 번째 사용 가능한 모델을 기본값으로 사용
    else:
        # 첫 번째 선택된 모델 사용
        model_name = model_names[0]
    
    # 모델 크기 카테고리 확인
    size_category = get_model_size_category(model_name)
    config = MODEL_CONFIG[size_category]
    
    # 모델 로드 (크기에 따라 최적화된 설정 적용)
    try:
        # HF_TOKEN 환경 변수 확인
        hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
        # 공통 매개변수
        common_params = {
            "token": hf_token,  # 접근 제한 모델을 위한 토큰
            "trust_remote_code": True,
        }
        
        # BitsAndBytes 사용 가능 여부 확인
        try:
            import bitsandbytes
            has_bitsandbytes = True
            print("BitsAndBytes 라이브러리 로드 성공")
        except ImportError:
            has_bitsandbytes = False
            print("BitsAndBytes 라이브러리를 찾을 수 없습니다. 양자화 없이 모델을 로드합니다.")
        
        # 양자화 설정이 필요하고 BitsAndBytes를 사용할 수 있는 경우
        if config["quantization"] and has_bitsandbytes:
            # 양자화 적용
            from transformers import BitsAndBytesConfig
            quantization_config = BitsAndBytesConfig(
                load_in_4bit=config["quantization"] == "4bit",
                bnb_4bit_compute_dtype=DTYPE
            )
            
            model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
                model_name,
                device_map="auto",
                max_memory=config["max_memory"],
                torch_dtype=DTYPE,
                quantization_config=quantization_config,
                offload_folder="offload" if config["offload"] else None,
                **common_params
            )
            tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, **common_params)
            
            pipe = pipeline(
                "text-generation",
                model=model,
                tokenizer=tokenizer,
                torch_dtype=DTYPE,
                device_map="auto"
            )
        else:
            # 양자화 없이 로드
            pipe = pipeline(
                "text-generation",
                model=model_name,
                device_map="auto",
                torch_dtype=DTYPE,
                **common_params
            )
        
        current_model_name = model_name
        return f"모델 '{model_name}'이(가) 성공적으로 로드되었습니다. (최적화: {size_category} 카테고리)"
    
    except Exception as e:
        return f"모델 로드 실패: {str(e)}"

@spaces.GPU
def bot(
    history: list,
    max_num_tokens: int,
    final_num_tokens: int,
    do_sample: bool,
    temperature: float,
):
    """모델이 질문에 답변하도록 하기"""
    global pipe, current_model_name
    
    # 모델이 로드되지 않았다면 오류 메시지 표시
    if pipe is None:
        history.append(
            gr.ChatMessage(
                role="assistant",
                content="모델이 로드되지 않았습니다. 하나 이상의 모델을 선택하고 '모델 로드' 버튼을 클릭해 주세요.",
            )
        )
        yield history
        return

    try:
        # 토큰 길이 자동 조정 (모델 크기에 따라)
        size_category = get_model_size_category(current_model_name)
        
        # 대형 모델은 토큰 수를 줄여 메모리 효율성 향상
        if size_category == "large":
            max_num_tokens = min(max_num_tokens, 1000)
            final_num_tokens = min(final_num_tokens, 1500)
        
        # 나중에 스레드에서 토큰을 스트림으로 가져오기 위함
        streamer = transformers.TextIteratorStreamer(
            pipe.tokenizer,
            skip_special_tokens=True,
            skip_prompt=True,
        )

        # 필요한 경우 추론에 질문을 다시 삽입하기 위함
        question = history[-1]["content"]

        # 보조자 메시지 준비
        history.append(
            gr.ChatMessage(
                role="assistant",
                content=str(""),
                metadata={"title": "🧠 생각 중...", "status": "pending"},
            )
        )

        # 현재 채팅에 표시될 추론 과정
        messages = rebuild_messages(history)
        
        # 타임아웃 설정
        import signal
        
        class TimeoutError(Exception):
            pass
        
        def timeout_handler(signum, frame):
            raise TimeoutError("요청 처리 시간이 초과되었습니다.")
        
        # 각 단계마다 최대 120초 타임아웃 설정
        timeout_seconds = 120
        
        for i, prepend in enumerate(rethink_prepends):
            if i > 0:
                messages[-1]["content"] += "\n\n"
            messages[-1]["content"] += prepend.format(question=question)

            num_tokens = int(
                max_num_tokens if ANSWER_MARKER not in prepend else final_num_tokens
            )
            
            # 스레드에서 모델 실행
            t = threading.Thread(
                target=pipe,
                args=(messages,),
                kwargs=dict(
                    max_new_tokens=num_tokens,
                    streamer=streamer,
                    do_sample=do_sample,
                    temperature=temperature,
                    # 메모리 효율성을 위한 추가 파라미터
                    repetition_penalty=1.2,  # 반복 방지
                    use_cache=True,  # KV 캐시 사용
                ),
            )
            t.daemon = True  # 데몬 스레드로 설정하여 메인 스레드가 종료되면 함께 종료
            t.start()

            # 새 내용으로 히스토리 재구성
            history[-1].content += prepend.format(question=question)
            if ANSWER_MARKER in prepend:
                history[-1].metadata = {"title": "💭 사고 과정", "status": "done"}
                # 생각 종료, 이제 답변입니다 (중간 단계에 대한 메타데이터 없음)
                history.append(gr.ChatMessage(role="assistant", content=""))
            
            # 타임아웃 설정 (Unix 시스템에서만 작동)
            try:
                if hasattr(signal, 'SIGALRM'):
                    signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler)
                    signal.alarm(timeout_seconds)
                
                # 토큰 스트리밍
                token_count = 0
                for token in streamer:
                    history[-1].content += token
                    history[-1].content = reformat_math(history[-1].content)
                    token_count += 1
                    
                    # 10개 토큰마다 yield (UI 응답성 향상)
                    if token_count % 10 == 0:
                        yield history
                
                # 남은 내용 yield
                yield history
                
                # 타임아웃 해제
                if hasattr(signal, 'SIGALRM'):
                    signal.alarm(0)
                
            except TimeoutError:
                if hasattr(signal, 'SIGALRM'):
                    signal.alarm(0)
                history[-1].content += "\n\n⚠️ 응답 생성 시간이 초과되었습니다. 다음 단계로 진행합니다."
                yield history
                continue
            
            # 최대 30초 대기 후 다음 단계로 진행
            import time
            join_start_time = time.time()
            while t.is_alive() and (time.time() - join_start_time) < 30:
                t.join(1)  # 1초마다 확인
            
            # 스레드가 여전히 실행 중이면 강제 진행
            if t.is_alive():
                history[-1].content += "\n\n⚠️ 응답 생성이 예상보다 오래 걸립니다. 다음 단계로 진행합니다."
                yield history
            
            # 대형 모델인 경우 각 단계 후 부분적 메모리 정리
            if size_category == "large" and torch.cuda.is_available():
                torch.cuda.empty_cache()
    
    except Exception as e:
        # 오류 발생시 사용자에게 알림
        import traceback
        error_msg = f"\n\n⚠️ 처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}"
        
        if len(history) > 0 and isinstance(history[-1], gr.ChatMessage) and history[-1].role == "assistant":
            history[-1].content += error_msg
        else:
            history.append(gr.ChatMessage(role="assistant", content=error_msg))
        
        yield history

    yield history


# 사용 가능한 GPU 정보 표시 함수
def get_gpu_info():
    if not torch.cuda.is_available():
        return "GPU를 사용할 수 없습니다."
    
    gpu_info = []
    for i in range(torch.cuda.device_count()):
        gpu_name = torch.cuda.get_device_name(i)
        total_memory = torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory / 1024**3
        gpu_info.append(f"GPU {i}: {gpu_name} ({total_memory:.1f} GB)")
    
    return "\n".join(gpu_info)

# Gradio 인터페이스
with gr.Blocks(fill_height=True, title="ThinkFlow - Step-by-step Reasoning Service") as demo:
    # 상단에 타이틀과 설명 추가
    gr.Markdown("""
    # ThinkFlow
    ## A thought amplification service that implants step-by-step reasoning abilities into LLMs without model modification
    """)
    
    with gr.Row(scale=1):
        with gr.Column(scale=5):
            # 채팅 인터페이스
            chatbot = gr.Chatbot(
                scale=1,
                type="messages",
                latex_delimiters=latex_delimiters,
                height=600,
            )
            msg = gr.Textbox(
                submit_btn=True,
                label="",
                show_label=False,
                placeholder="여기에 질문을 입력하세요.",
                autofocus=True,
            )
        
        with gr.Column(scale=1):
            # 하드웨어 정보 표시
            gpu_info = gr.Markdown(f"**사용 가능한 하드웨어:**\n{get_gpu_info()}")
            
            # 모델 선택 섹션 추가
            gr.Markdown("""## 모델 선택""")
            model_selector = gr.Radio(
                choices=list(available_models.values()),
                value=DEFAULT_MODEL_VALUE,  # 올바른 기본 모델 설정
                label="사용할 LLM 모델 선택",
            )
            
            # 모델 로드 버튼
            load_model_btn = gr.Button("모델 로드", variant="primary")
            model_status = gr.Textbox(label="모델 상태", interactive=False)
            
            # 메모리 정리 버튼
            clear_memory_btn = gr.Button("GPU 메모리 정리", variant="secondary")
            
            gr.Markdown("""## 매개변수 조정""")
            with gr.Accordion("고급 설정", open=False):
                num_tokens = gr.Slider(
                    50,
                    2000,
                    1000,  # 기본값 축소
                    step=50,
                    label="추론 단계당 최대 토큰 수",
                    interactive=True,
                )
                final_num_tokens = gr.Slider(
                    50,
                    3000,
                    1500,  # 기본값 축소
                    step=50,
                    label="최종 답변의 최대 토큰 수",
                    interactive=True,
                )
                do_sample = gr.Checkbox(True, label="샘플링 사용")
                temperature = gr.Slider(0.1, 1.0, 0.7, step=0.1, label="온도")
    
    # 자동 모델 로드 기능 추가
    def auto_load_model():
        # 첫 번째 모델 자동 로드
        model_key = DEFAULT_MODEL_KEY
        try:
            result = load_model([model_key])
            return result
        except Exception as e:
            return f"자동 모델 로드 실패: {str(e)}"
    
    # 시작 시 자동으로 모델 로드 (스페이스가 시작될 때)
    demo.load(auto_load_model, [], [model_status])
    
    # 선택된 모델 로드 이벤트 연결
    def get_model_names(selected_model):
        # 표시 이름에서 원래 모델 이름으로 변환
        inverse_map = {v: k for k, v in available_models.items()}
        return [inverse_map[selected_model]] if selected_model else []
    
    load_model_btn.click(
        lambda selected: load_model(get_model_names(selected)),
        inputs=[model_selector],
        outputs=[model_status]
    )
    
    # GPU 메모리 정리 이벤트 연결
    clear_memory_btn.click(
        lambda: (clear_gpu_memory(), "GPU 메모리가 정리되었습니다."),
        inputs=[],
        outputs=[model_status]
    )

    # 사용자가 메시지를 제출하면 봇이 응답합니다
    msg.submit(
        user_input,
        [msg, chatbot],  # 입력
        [msg, chatbot],  # 출력
    ).then(
        bot,
        [
            chatbot,
            num_tokens,
            final_num_tokens,
            do_sample,
            temperature,
        ],  # 실제로는 "history" 입력
        chatbot,  # 출력에서 새 히스토리 저장
    )

if __name__ == "__main__":
    # 디버깅 정보 출력
    print(f"GPU 사용 가능: {torch.cuda.is_available()}")
    if torch.cuda.is_available():
        print(f"사용 가능한 GPU 개수: {torch.cuda.device_count()}")
        print(f"현재 GPU: {torch.cuda.current_device()}")
        print(f"GPU 이름: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
    
    # HF_TOKEN 환경 변수 확인
    hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
    if hf_token:
        print("HF_TOKEN 환경 변수가 설정되어 있습니다.")
    else:
        print("경고: HF_TOKEN 환경 변수가 설정되지 않았습니다. 제한된 모델에 접근할 수 없습니다.")
    
    # 큐 사용 및 앱 실행
    demo.queue(max_size=10).launch()