#!/bin/bash
# 在宿主机本地构建 SciCode 沙箱镜像（不从 Docker Hub 拉 scicode-benchmark）。
# 用法与 Terminal Bench 预加载相同：先在宿主机准备好镜像，再 docker run 评测容器并挂 docker.sock。
#
#   bash bash/images_load/preload_scicode_images.sh
#
# 注意：
#   - 评测仍在 evalscope 容器里跑，沙箱是宿主机 Docker 再起的子容器
#   - SciCode 首次运行还会按内容哈希打 tag，有本地层缓存就不会再拉 Hub
#   - 构建时不访问 PyPI：先在宿主机用国内镜像下载 cp311 wheel，再离线 pip install
set -euo pipefail

PROJECT_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/../.." && pwd)"
SCICODE_DIR="$PROJECT_ROOT/evalscope/evalscope/benchmarks/scicode/docker"
WHEEL_DIR="$SCICODE_DIR/wheels"
H5_URL="https://modelscope.cn/datasets/evalscope/SciCode/resolve/master/test_data.h5"
PIP_INDEXES=(
    "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/"
    "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
)

download_wheels() {
    mkdir -p "$WHEEL_DIR"
    local index
    for index in "${PIP_INDEXES[@]}"; do
        echo "    pip download via $index"
        if python3 -m pip download \
            -d "$WHEEL_DIR" \
            -r "$SCICODE_DIR/docker_requirements.txt" \
            --python-version 3.11 \
            --implementation cp \
            --abi cp311 \
            --platform manylinux2014_x86_64 \
            --only-binary=:all: \
            -i "$index" \
            --default-timeout=120; then
            return 0
        fi
        echo "    该源失败，尝试下一个..."
    done
    echo "ERROR: 无法下载 SciCode 构建所需的 wheel"
    return 1
}

echo "==> 检查基座镜像（已有则跳过 pull）"
if docker image inspect python:3.11-slim >/dev/null 2>&1; then
    echo "    ok python:3.11-slim"
else
    echo "    docker pull python:3.11-slim"
    docker pull python:3.11-slim
fi

echo "==> SciCode: 确保 test_data.h5"
if [ ! -f "$SCICODE_DIR/test_data.h5" ]; then
    echo "    downloading test_data.h5 ..."
    curl -L --fail -o "$SCICODE_DIR/test_data.h5" "$H5_URL"
fi
ls -lh "$SCICODE_DIR/test_data.h5"

echo "==> SciCode: 确保离线 wheel（避免构建时访问 files.pythonhosted.org 超时）"
need_wheels=0
if [ ! -d "$WHEEL_DIR" ] || [ -z "$(ls -A "$WHEEL_DIR"/*.whl 2>/dev/null || true)" ]; then
    need_wheels=1
else
    echo "    已有 wheel，跳过下载"
    ls -lh "$WHEEL_DIR"
fi
if [ "$need_wheels" -eq 1 ]; then
    download_wheels
    ls -lh "$WHEEL_DIR"
fi

echo "==> docker build scicode-benchmark:latest（离线安装 wheel）"
docker build --network=host -t scicode-benchmark:latest "$SCICODE_DIR"

echo ""
echo "完成。本地镜像："
docker images --format 'table {{.Repository}}\t{{.Tag}}\t{{.Size}}' | grep -E 'REPOSITORY|scicode-benchmark|python'
echo ""
echo "下一步：docker run 评测镜像，挂 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
echo "SciCode 需要 run.py 打开 sandbox（已加入 SANDBOX_DATASETS）。"