#!/bin/bash
# KOCR v4 — 一键部署脚本
# 用法: bash script/deploy.sh

set -e

PROJECT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")/.." && pwd)"
echo "📦 KOCR v4 部署脚本"
echo "   路径: $PROJECT_DIR"
echo ""

# 1. 安装系统依赖
echo "📥 安装系统依赖..."
if command -v apt &>/dev/null; then
    sudo apt install -y python3-pip python3-opencv > /dev/null 2>&1 || true
fi

# 2. 安装 Python 依赖
echo "📥 安装 Python 依赖..."
cd "$PROJECT_DIR"
pip install -r requirements.txt -q 2>&1 | tail -1 || {
    echo "⚠️  pip install 失败，尝试 conda 或手动安装"
    echo "   核心依赖: opencv-python, paddlepaddle, paddleocr, pyyaml, xlrd, xlwt"
}

# 3. 测试 GPU
echo "🔍 检测 GPU..."
if python3 -c "import subprocess; r=subprocess.run(['nvidia-smi'],capture_output=True); exit(0 if r.returncode==0 else 1)" 2>/dev/null; then
    echo "   ✅ NVIDIA GPU 可用"
    nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>/dev/null | head -1
    
    # 检查是否已装 GPU 版 paddle
    if python3 -c "import paddle; print(paddle.is_compiled_with_cuda())" 2>/dev/null | grep -q True; then
        echo "   ✅ PaddlePaddle GPU 版已安装"
    else
        echo "   ⚠️  PaddlePaddle 当前为 CPU 版"
        echo "   如需 GPU 加速，手动执行:"
        echo "     pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html"
    fi
else
    echo "   ℹ️  未检测到 NVIDIA GPU，使用 CPU 模式"
fi

# 4. 创建目录
echo "📁 创建目录..."
mkdir -p "$PROJECT_DIR/input" "$PROJECT_DIR/input/done" "$PROJECT_DIR/output"

# 5. 检查模板
TEMPLATE="${HOME}/.hermes/cache/documents/doc_704eac18442d_凭证模板.xls"
if [ -f "$TEMPLATE" ]; then
    echo "✅ 模板文件存在: $TEMPLATE"
else
    echo "⚠️  模板文件不存在: $TEMPLATE"
    echo "   请将金蝶 K3 导入模板放到该路径，或修改 config.yaml 中 paths.template"
fi

echo ""
echo "✅ KOCR v4 部署完成!"
echo "   运行: cd $PROJECT_DIR && python3 kocr.py --status"
echo "   处理: python3 kocr.py --merge --review"