import json
import os
from datetime import datetime

def create_default_settings():
    """
    Crée un fichier de configuration avec les paramètres par défaut
    organisés selon l'interface OpenUI
    """
    default_settings = {
        # Paramètres avancés
        "stream": True,                    # Streamer la réponse de la conversation
        "function_calling": None,          # Function Calling
        "seed": 0,                        # Seed pour la reproductibilité
                      # Séquence d'arrêt
        "temperature": 0.6,               # Température (valeur Ollama)
        "reasoning_effort": 0.5,          # Effort de raisonnement
        "logit_bias": {},                 # Logit Bias
        
        # Paramètres Mirostat
        "mirostat": 0,                    # 0 = désactivé, 1 = v1, 2 = v2
        "mirostat_eta": 0.1,              # Taux d'apprentissage
        "mirostat_tau": 5.0,              # Cible de surprise
        
        # Paramètres de sampling
        "top_k": 40,                      # Limite de tokens considérés
        "top_p": 0.9,                     # Valeur Ollama
        "min_p": 0.05,                    # Probabilité minimale
        
        # Paramètres de pénalité
        "frequency_penalty": 0.0,          # Pénalité de fréquence
        "presence_penalty": 0.0,           # Pénalité de présence
        "repeat_last_n": 64,              # Répéter les N derniers
        "tfs_z": 1.0,                     # TFS-Z
        
        # Paramètres de contexte
        "num_keep": 0,                    # Tokens à conserver
        "num_predict": 1024,              # Nombre max de tokens
        
        # Paramètres Ollama spécifiques
                    # Pénalité de répétition
        "num_ctx": 4096,                  # Longueur du contexte
        "num_batch": 512,                 # Taille du batch
                             # Nombre de GPUs
    }

    # Créer le dossier settings s'il n'existe pas
    os.makedirs('settings', exist_ok=True)

    # Sauvegarder en format JSON
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    filename = f"settings/default_parameters_{timestamp}.json"
    
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(default_settings, f, indent=2, ensure_ascii=False)
        
    print(f"✅ Paramètres par défaut sauvegardés dans: {filename}")
    
    # Créer aussi une version Python pour import facile
    py_filename = "settings/default_parameters.py"
    with open(py_filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write("# Configuration par défaut pour les modèles\n")
        f.write(f"# Généré le {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n")
        f.write("DEFAULT_PARAMETERS = {\n")
        for key, value in default_settings.items():
            f.write(f"    '{key}': {repr(value)},  # {get_parameter_description(key)}\n")
        f.write("}\n")
    
    print(f"✅ Module Python créé dans: {py_filename}")

def get_parameter_description(key):
    """
    Retourne une description pour chaque paramètre
    """
    descriptions = {
        "stream": "Activation du streaming des réponses",
        "function_calling": "Support des appels de fonction",
        "seed": "Graine pour la reproductibilité",
        "stop_sequence": "Séquences pour arrêter la génération",
        "temperature": "Créativité du modèle (0.0-1.0)",
        "reasoning_effort": "Niveau de détail du raisonnement",
        "logit_bias": "Biais pour certains tokens",
        "mirostat": "Algorithme de sampling adaptatif",
        "mirostat_eta": "Taux d'apprentissage Mirostat",
        "mirostat_tau": "Cible de surprise Mirostat",
        "top_k": "Nombre de tokens considérés",
        "top_p": "Sampling avec noyau dynamique",
        "min_p": "Probabilité minimale des tokens",
        "frequency_penalty": "Pénalité pour les répétitions fréquentes",
        "presence_penalty": "Pénalité pour les tokens déjà utilisés",
        "repeat_last_n": "Contexte pour la pénalité de répétition",
        "tfs_z": "Paramètre Z du Tail Free Sampling",
        "num_keep": "Tokens conservés lors du rafraîchissement",
        "num_predict": "Limite de tokens générés",
        "repeat_penalty": "Force de la pénalité de répétition",
        "num_ctx": "Taille du contexte",
        "num_batch": "Taille du traitement par lots",
        "mmap": "Utilisation de la mémoire mappée",
        "mlock": "Verrouillage en mémoire",
        "num_thread": "Threads CPU utilisés",
        "num_gpu": "Nombre de GPUs utilisés"
    }
    return descriptions.get(key, "")

if __name__ == "__main__":
    create_default_settings()