# -*- coding: utf-8 -*-
"""推理后端工厂：按配置选择后端实现（可插拔适配层）。

PRD 5.6「配置点：资源配额、推理后端选择、灰度发布策略」——
`backend: gpu|npu` 即推理后端选择；业务代码只调用 `build_backend()`
返回的接口对象，不感知具体硬件。
"""
import os

from inference_backend.base import InferenceBackend
from inference_backend.gpu_backend import NvidiaGpuBackend
from inference_backend.npu_backend import AscendNpuBackend

#: 可插拔后端注册表：配置名 -> 实现类。新增硬件只需注册新类。
BACKEND_REGISTRY = {
    "gpu": NvidiaGpuBackend,  # NVIDIA 5090（Triton/ONNX）
    "npu": AscendNpuBackend,  # 华为昇腾（ACL/CANN）
}


def build_backend(config: dict) -> InferenceBackend:
    """依据配置构建推理后端实例（切换后端仅改配置，业务代码零改动）。

    Args:
        config: 后端配置字典（见 config/backends.template.yaml），
            至少包含 ``backend`` 键（gpu | npu）。

    Returns:
        实现了 :class:`InferenceBackend` 接口的后端实例。

    Raises:
        ValueError: 配置缺失或指定了未注册的后端。
    """
    if not isinstance(config, dict) or not config.get("backend"):
        raise ValueError("推理后端配置缺失：需要 backend: gpu|npu")
    name = str(config["backend"]).lower()
    if name not in BACKEND_REGISTRY:
        raise ValueError(
            f"未注册的推理后端: {name!r}，可用: {sorted(BACKEND_REGISTRY)}"
        )
    cls = BACKEND_REGISTRY[name]
    inf = config.get("inference", {}) or {}
    kwargs = dict(
        endpoint=inf.get("endpoint", ""),
        model=inf.get("model", "iaop-default"),
        timeout_seconds=float(inf.get("timeout_seconds", 10)),
    )
    # 空值/缺省不覆盖后端类默认（如昇腾 npu 默认 mindie / ascend-910b / CANN 8.0），
    # 保证「切换后端仅改 backend 字段」时硬件相关参数落到正确的默认值。
    for key in ("runtime", "device", "cann_version"):
        value = inf.get(key)
        if value:
            kwargs[key] = value
    return cls(**kwargs)


def load_backend_config(path: str) -> dict:
    """从 YAML 配置资产加载后端配置（模板可覆盖资产）。"""
    import yaml

    with open(path, "r", encoding="utf-8") as fh:
        return yaml.safe_load(fh) or {}


def default_config_path() -> str:
    """返回本模块模板配置资产的默认路径。"""
    return os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),
                        "config", "backends.template.yaml")