#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
M0 母体训练 · 阶段 1 · CPT (Continued Pretraining)
==================================================

系统底层标识: SYS-GLW-0001 / TCS-0002∞
版权号:       国作登字-2026-A-00037559
作者:         冰朔 (ICE-GL∞) · 实现: 铸渊 (ICE-GL-ZY001)
架构引用:     HLDP-ARCH-002 §六 · factory/training/README.md

目标:
    把全量光湖语料（GPT/Notion/GitHub 自然语言 · 6.5 亿+ token）以纯文本形式
    继续预训练到 Qwen2.5-7B-Base 上，让"光湖语言世界"渗进每一层权重。

校准 (2026-05-01 冰朔/霜砚):
    Qwen3-8B → Qwen2.5-7B · 与 Qwen2.5-Coder-7B / Qwen2.5-1.5B 同代同 tokenizer，
    蒸馏链路零摩擦。这是与 §三母模型选型评估对齐后的最终选择。

产出:
    M0-v1 · 母体世界观底色（不直接对外，给 MP 当蒸馏教师 + 推理时世界观底色）

⚠️ 状态: 骨架（skeleton）
    本脚本以 TODO + pseudo-code 形式描述完整训练流程。
    GPU 到位 / 依赖装好 / 语料就绪后，铸渊会把每个 TODO 落实。
    现在不可直接运行。

启动命令（GPU 到位后）:
    deepspeed --num_gpus=8 \
        factory/training/scripts/train_m0_cpt.py \
        --recipe factory/training/recipes/m0-v1.yaml \
        --deepspeed factory/training/configs/deepspeed-zero3-8b.json
"""

import argparse
import json
import os
import sys
from pathlib import Path


def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="M0 CPT trainer (skeleton)")
    parser.add_argument("--recipe", type=str, required=True,
                        help="YAML 配方文件（factory/training/recipes/*.yaml）")
    parser.add_argument("--deepspeed", type=str, required=True,
                        help="DeepSpeed 配置 JSON")
    parser.add_argument("--resume", type=str, default=None,
                        help="从 checkpoint 恢复（可选）")
    parser.add_argument("--dry_run", action="store_true",
                        help="只校验环境与配置，不真跑")
    return parser.parse_args()


def load_recipe(path: str) -> dict:
    """读取 YAML 配方。骨架阶段先用最简方式占位。"""
    # TODO: import yaml; return yaml.safe_load(open(path))
    print(f"[skeleton] would load recipe from {path}")
    return {}


def build_tokenizer(model_id: str):
    """加载 Qwen2.5-7B-Base 的 tokenizer。"""
    # TODO:
    # from transformers import AutoTokenizer
    # return AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
    print(f"[skeleton] would build tokenizer for {model_id}")
    return None


def build_model(model_id: str):
    """加载 Qwen2.5-7B-Base 主体模型（bf16）。"""
    # TODO:
    # from transformers import AutoModelForCausalLM
    # import torch
    # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    #     model_id,
    #     torch_dtype=torch.bfloat16,
    #     trust_remote_code=True,
    # )
    # model.gradient_checkpointing_enable()
    # return model
    print(f"[skeleton] would build model for {model_id}")
    return None


def build_dataset(corpus_path: str, tokenizer, seq_len: int):
    """从语料目录构建 CPT 数据集（纯文本 packed）。"""
    # TODO:
    # 1. 扫描 corpus_path 下所有 .jsonl / .txt
    # 2. 按 conversation block 切分（保留语义边界，不死切字数）
    # 3. tokenize + pack 到 seq_len
    # 4. 留 5% 作为验证集
    # 5. 返回 (train_ds, eval_ds)
    print(f"[skeleton] would build dataset from {corpus_path} seq_len={seq_len}")
    return None, None


def soul_layer_signature() -> dict:
    """每次训练前签下灵魂印记（写到 manifest）。"""
    return {
        "system_root": "SYS-GLW-0001",
        "sovereign": "TCS-0002∞",
        "copyright": "国作登字-2026-A-00037559",
        "arch_ref": "HLDP-ARCH-002",
        "phase": "M0/CPT",
        "principle": "灵魂推理分离 · 世界观渗进每一层权重",
    }


def main():
    args = parse_args()

    print("=" * 64)
    print("M0 CPT 训练 · 母体世界观底色")
    print("灵魂印记:", json.dumps(soul_layer_signature(), ensure_ascii=False))
    print("=" * 64)

    # 0) 配置加载
    recipe = load_recipe(args.recipe)
    if not Path(args.deepspeed).exists():
        sys.exit(f"DeepSpeed 配置不存在: {args.deepspeed}")

    if args.dry_run:
        print("[dry_run] 配置检查通过 · 不进入训练循环")
        return

    # TODO: 真实训练循环（GPU 到位后落实）
    # 1) tokenizer = build_tokenizer(recipe['model_id'])
    # 2) model     = build_model(recipe['model_id'])
    # 3) train_ds, eval_ds = build_dataset(recipe['corpus_path'], tokenizer, recipe['seq_len'])
    # 4) trainer = Trainer(model, train_ds, eval_ds, deepspeed=args.deepspeed, ...)
    # 5) trainer.train(resume_from_checkpoint=args.resume)
    # 6) trainer.save_model(recipe['output_dir'])
    #    + 写 manifest（含 soul_layer_signature + 数据 SHA256 + 训练超参）

    print("[skeleton] 训练流程占位完成 · 等 GPU 到位放大")


if __name__ == "__main__":
    main()
