# File: simple_finetune.py -script inti untuk proses fine-tuning, yang dijalankan oleh Celery Worker.

import os
import json
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import torch
from datasets import Dataset
from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
    TrainingArguments,
    Trainer
)
from peft import LoraConfig, get_peft_model

# --- 1. Konfigurasi ---
HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
DATABASE_URL = os.getenv("DATABASE_URL")
BASE_MODEL_ID = "SeaLLMs/SeaLLM-7B-v2.5"
NEW_TUNED_MODEL_ID = f"nama-anda/lessonplan-assistant-finetuned-v1" # Ganti "nama-anda"

# --- 2. Memuat Data dari Database ---
def create_lessonplan_dataset_from_db():
    print("Menghubungkan ke database untuk mengambil data RPP...")
    engine = create_engine(DATABASE_URL)
    # Ambil data yang belum pernah digunakan untuk training
    df = pd.read_sql("SELECT * FROM approved_lesson_plans WHERE is_used_for_training = FALSE", engine)
    
    if df.empty:
        print("Tidak ada data RPP baru untuk training.")
        return None

    instructions = []
    for _, row in df.iterrows():
        rpp_data = json.loads(row['full_json_data'])
        prompt = f"Buatkan Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP) untuk mata pelajaran {rpp_data.get('lp_subject', '')} dengan topik '{rpp_data.get('lp_topic', '')}'."
        response = json.dumps(rpp_data, indent=2, ensure_ascii=False)
        instructions.append({"prompt": prompt, "response": response})
        
    print(f"Berhasil memuat {len(instructions)} data RPP baru.")
    return Dataset.from_pandas(pd.DataFrame(instructions))

# --- 3. Proses Fine-Tuning ---
def main():
    dataset = create_lessonplan_dataset_from_db()
    if dataset is None:
        return

    # ... (Sisa kode sama seperti `simple_finetune.py` sebelumnya) ...
    # (Memuat model, tokenizer, format data, training, push to hub)
    # Pastikan setelah push_to_hub berhasil, Anda mengupdate kolom is_used_for_training menjadi TRUE di database.

if __name__ == "__main__":
    main()