# (copier-coller le contenu du handler.py ici)
# handler.py

import json
import torch
import torch.nn as nn
from transformers.utils import is_torch_available

# On va utiliser le tokenizer et le modèle que nous avons créés
def simple_tokenizer(text):
    return text.lower().split()

class SimpleClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, text):
        embedded = self.embedding(text)
        _, (hidden, _) = self.lstm(embedded.view(len(text), 1, -1))
        output = self.fc(hidden.squeeze(0))
        return output

class InferenceHandler:
    def __init__(self):
        self.initialized = False
        self.word_to_idx = None
        self.model = None

    def initialize(self, context):
        # Cette fonction est appelée une seule fois pour charger le modèle
        # On charge le vocabulaire
        vocab_path = "vocab.json"
        with open(vocab_path, "r") as f:
            self.word_to_idx = json.load(f)

        # On charge la configuration du modèle
        config_path = "config.json"
        with open(config_path, "r") as f:
            config = json.load(f)

        # On crée le modèle
        self.model = SimpleClassifier(
            vocab_size=config['vocab_size'],
            embedding_dim=config['embedding_dim'],
            hidden_dim=config['hidden_dim'],
            output_dim=config['output_dim']
        )

        # On charge les poids entraînés
        model_path = "pytorch_model.bin"
        self.model.load_state_dict(torch.load(model_path))

        # On met le modèle en mode évaluation
        self.model.eval()
        self.initialized = True

    def preprocess(self, inputs):
        # Cette fonction traite les données d'entrée avant l'inférence
        # 'inputs' est le dictionnaire envoyé par l'API
        text = inputs.get("inputs", "")
        if not text:
            raise ValueError("Aucun texte fourni pour l'inférence.")
        
        # Tokenisation
        tokens = simple_tokenizer(text)
        token_indices = [self.word_to_idx.get(token, 0) for token in tokens]
        
        # Création du tenseur
        input_tensor = torch.tensor(token_indices, dtype=torch.long)
        
        return input_tensor.view(-1, 1)

    def inference(self, input_tensor):
        # Cette fonction fait la prédiction
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model(input_tensor)
        return outputs

    def postprocess(self, outputs):
        # Cette fonction convertit la sortie du modèle en un format lisible
        prediction = torch.argmax(outputs, dim=1).item()
        
        labels = {0: "Animaux", 1: "Capitales"}
        predicted_label = labels.get(prediction, "Inconnu")
        
        return [{"label": predicted_label, "score": outputs.softmax(dim=1)[0][prediction].item()}]