#!/usr/bin/env bash
# kr_lp_pgnet 전용 컨테이너 안에서 실행되는 환경 셋업 스크립트.
#
# 가정 (컨테이너 외부):
#   - Ubuntu 24.04 베이스 컨테이너 `kr_lp_pgnet` (--gpus all, --restart unless-stopped)
#   - 호스트 /home/cuuva/workspace ↔ 컨테이너 /workspace (bind mount)
#   - 이 repo는 호스트 ~/workspace/kr_lp_pgnet/ 에 clone (= 컨테이너 /workspace/kr_lp_pgnet/)
#   - paddle sm_120 wheel은 ~/workspace/wheels/ 안에 둠
#
# 실행 (호스트에서):
#   docker exec kr_lp_pgnet bash /workspace/kr_lp_pgnet/scripts/setup_server.sh

set -euo pipefail

SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
KR_LP_DIR="$(cd "$SCRIPT_DIR/.." && pwd)"
WORKSPACE="${WORKSPACE:-$(cd "$KR_LP_DIR/.." && pwd)}"
PADDLEOCR_DIR="$WORKSPACE/PaddleOCR"
PRETRAIN_DIR="$PADDLEOCR_DIR/pretrain_models"
WHEEL_DIR="$WORKSPACE/wheels"

PY=python3.10

echo "[1/6] python / paddle 확인"
$PY --version
if ! $PY -c 'import paddle; assert paddle.is_compiled_with_cuda()' 2>/dev/null; then
    echo "  paddle 미설치 또는 CUDA 비호환. sm_120 wheel 재설치..."
    WHL=$(ls "$WHEEL_DIR"/paddlepaddle_gpu-*-cp310-*linux_x86_64.whl 2>/dev/null | head -1)
    if [ -z "$WHL" ]; then
        echo "  wheel 파일을 $WHEEL_DIR/ 에 두고 다시 실행하세요." >&2
        exit 1
    fi
    $PY -m pip install --quiet "$WHL"
fi
$PY -c 'import paddle; print("  paddle:", paddle.__version__, "cuda:", paddle.is_compiled_with_cuda())'

echo "[2/6] PaddleOCR clone (release/2.7)"
if [ ! -d "$PADDLEOCR_DIR" ]; then
    git clone --depth 1 -b release/2.7 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git "$PADDLEOCR_DIR"
fi
cd "$PADDLEOCR_DIR"
echo "  PaddleOCR @$(git rev-parse --short HEAD)"

echo "[3/6] PaddleOCR requirements 설치 (paddlepaddle 라인은 제외)"
if [ -f requirements.txt ]; then
    grep -viE '^(paddlepaddle|paddleocr)' requirements.txt > /tmp/kr_lp_req.txt || true
    $PY -m pip install --quiet -r /tmp/kr_lp_req.txt || true
fi

echo "[4/6] PaddleOCR import smoke test"
cd "$PADDLEOCR_DIR"
$PY -c "
import sys; sys.path.insert(0, '.')
import ppocr
from ppocr.modeling.architectures import build_model
print('  ppocr import OK')
" || { echo "  PaddleOCR import 실패 (paddle 3.3 호환성 이슈일 수 있음)"; exit 1; }

echo "[5/6] PGNet step1 pretrain weight 다운로드"
mkdir -p "$PRETRAIN_DIR"
cd "$PRETRAIN_DIR"
if [ ! -d train_step1 ]; then
    wget -q https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/pgnet/train_step1.tar
    tar xf train_step1.tar && rm train_step1.tar
fi
ls train_step1/

echo "[6/6] dict / config symlink → PaddleOCR 트리"
ln -sf "$KR_LP_DIR/dict/kr_lp_dict.txt" "$PADDLEOCR_DIR/ppocr/utils/kr_lp_dict.txt"
mkdir -p "$PADDLEOCR_DIR/configs/e2e"
ln -sf "$KR_LP_DIR/configs/kr_lp_pgnet.yml" "$PADDLEOCR_DIR/configs/e2e/kr_lp_pgnet.yml"
ls -l "$PADDLEOCR_DIR/ppocr/utils/kr_lp_dict.txt" "$PADDLEOCR_DIR/configs/e2e/kr_lp_pgnet.yml"

echo
echo "==========================="
echo "셋업 완료. 다음 단계:"
echo "  bash $KR_LP_DIR/data_gen/setup_assets.sh        # 합성 자산 다운로드"
echo "  python data_gen/generate_synthetic.py ...       # 합성 데이터 생성 (다음 단계)"
echo "==========================="