debug_model_loading.py

"""
Script de débogage pour identifier le problème de chargement du modèle Qwen2.5 0.5B
"""

import sys
import os
import traceback

print("🔍 DÉBOGAGE DU CHARGEMENT DU MODÈLE QWEN2.5 0.5B")
print("=" * 60)

# Vérifier l'existence du modèle
model_path = "qwen2.5-0.5b-instruct-q4_0.gguf"
if not os.path.exists(model_path):
    print("❌ Modèle non trouvé à l'emplacement attendu")
    print(f"   Recherché: {os.path.abspath(model_path)}")
    sys.exit(1)

print(f"✅ Modèle trouvé: {os.path.abspath(model_path)}")
print(f"📏 Taille: {os.path.getsize(model_path) / (1024*1024):.1f} MB")

# Test 1: Importation de llama_cpp
print("\n🧪 TEST 1: Importation de llama_cpp")
try:
    import llama_cpp
    print("✅ llama_cpp importé avec succès")
    print(f"   Version: {llama_cpp.__version__}")
except Exception as e:
    print(f"❌ Erreur d'importation: {e}")
    traceback.print_exc()
    sys.exit(1)

# Test 2: Test de chargement simple
print("\n🧪 TEST 2: Chargement direct du modèle")
try:
    from llama_cpp import Llama
    
    # Essayer différentes configurations
    configs = [
        {"n_threads": 1, "n_ctx": 2048},
        {"n_threads": 2, "n_ctx": 2048},
        {"n_threads": 1, "n_ctx": 1024},
        {"n_threads": 1, "n_ctx": 512},
    ]
    
    for i, config in enumerate(configs, 1):
        print(f"\n   Configuration {i}: threads={config['n_threads']}, ctx={config['n_ctx']}")
        try:
            llm = Llama(
                model_path=model_path,
                n_ctx=config['n_ctx'],
                n_threads=config['n_threads']
            )
            print("   ✅ Modèle chargé avec succès")
            
            # Test d'inférence simple
            print("   🧠 Test d'inférence...")
            response = llm(
                "Réponds avec 'TEST_RÉUSSI': ",
                max_tokens=10,
                temperature=0.1,
                echo=False
            )
            
            # Gérer la réponse (peut être un générateur ou un dict)
            if hasattr(response, '__iter__') and not isinstance(response, dict):
                # C'est un générateur, prendre le premier élément
                response = next(response)
            
            if isinstance(response, dict) and 'choices' in response:
                text = response['choices'][0]['text'].strip()
                print(f"   📝 Réponse: {text}")
                if "TEST_RÉUSSI" in text:
                    print("   ✅ Test d'inférence réussi!")
                    break
            else:
                print(f"   ⚠️  Format de réponse inattendu: {type(response)}")
            
        except Exception as e:
            print(f"   ❌ Erreur: {e}")
            traceback.print_exc()
    
    else:
        print("❌ Toutes les configurations ont échoué")
        
except Exception as e:
    print(f"❌ Erreur lors du chargement: {e}")
    traceback.print_exc()

# Test 3: Vérification de l'environnement
print("\n🧪 TEST 3: Vérification de l'environnement")
print(f"   Python: {sys.version}")
print(f"   Répertoire de travail: {os.getcwd()}")
print(f"   Variables d'environnement PATH: {os.environ.get('PATH', 'Non défini')}")

# Test 4: Vérification des permissions
print("\n🧪 TEST 4: Vérification des permissions")
try:
    # Tester la lecture du fichier
    with open(model_path, 'rb') as f:
        header = f.read(100)
        print(f"   ✅ Fichier lisible, header: {header[:20]}...")
    
    # Tester les permissions
    import stat
    st = os.stat(model_path)
    permissions = stat.filemode(st.st_mode)
    print(f"   Permissions: {permissions}")
    
    # Vérifier l'espace mémoire
    import shutil
    total, used, free = shutil.disk_usage(".")
    print(f"   Espace disque libre: {free / (1024**3):.1f} GB")
    
except Exception as e:
    print(f"   ❌ Erreur de lecture: {e}")

print("\n" + "=" * 60)
print("🔍 RÉSUMÉ DU DÉBOGAGE")
print("=" * 60)