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# -*- coding: utf-8 -*-
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MP 人格大脑蒸馏 · M0 → Qwen2.5-1.5B
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系统底层标识: SYS-GLW-0001 / TCS-0002∞
版权号:       国作登字-2026-A-00037559
作者:         冰朔 (ICE-GL∞) · 实现: 铸渊 (ICE-GL-ZY001)
架构引用:     HLDP-ARCH-002 §六 · factory/training/README.md
修正:         5-01 跟随母模型校准 Qwen3-1.7B → Qwen2.5-1.5B
              （与 M0 = Qwen2.5-7B 同代同 tokenizer · KL 散度直接对齐 logits）

目标:
    以训练好的 M0 (Qwen2.5-7B world-model) 为教师，
    把世界观蒸馏到 Qwen2.5-1.5B-Base 上，
    产出 MP-{persona}-v1 的"世界观底色版"，
    后续再叠加该人格的对话语料微调（finetune_mp.py）。

⚠️ 状态: 骨架（skeleton）· 等 M0 训练完 + GPU 在位
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import argparse
import json
import sys
from pathlib import Path


def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="MP distill from M0 (skeleton)")
    parser.add_argument("--teacher", type=str, required=True,
                        help="教师模型路径（M0-v1 输出目录）")
    parser.add_argument("--student", type=str, default="Qwen/Qwen2.5-1.5B",
                        help="学生模型 ID 或本地路径")
    parser.add_argument("--persona_id", type=str, required=True,
                        help="目标人格 ID（如 ICE-GL-ZY001 / AG-YD-A05 ...）")
    parser.add_argument("--corpus", type=str, required=True,
                        help="蒸馏用的纯文本语料路径（光湖通用语料）")
    parser.add_argument("--output_dir", type=str, required=True)
    parser.add_argument("--deepspeed", type=str, required=True)
    parser.add_argument("--temperature", type=float, default=2.0,
                        help="蒸馏温度（KL 散度对齐）")
    parser.add_argument("--alpha_kl", type=float, default=0.7,
                        help="KL 散度损失权重 · 0.7 蒸馏 + 0.3 原始 CE")
    parser.add_argument("--dry_run", action="store_true")
    return parser.parse_args()


def soul_layer_signature(persona_id: str) -> dict:
    return {
        "system_root": "SYS-GLW-0001",
        "sovereign": "TCS-0002∞",
        "copyright": "国作登字-2026-A-00037559",
        "arch_ref": "HLDP-ARCH-002",
        "phase": "MP/Distill",
        "persona_id": persona_id,
        "principle": "世界观下传 · 每个人格独立 1.5B 副本 · 不共享权重",
    }


def main():
    args = parse_args()

    print("=" * 64)
    print(f"MP 蒸馏 · 目标人格: {args.persona_id}")
    print("灵魂印记:", json.dumps(soul_layer_signature(args.persona_id),
                              ensure_ascii=False))
    print("=" * 64)

    if args.dry_run:
        print("[dry_run] 配置检查通过")
        return

    # TODO: 蒸馏循环（伪代码）
    # 1) teacher = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(args.teacher,
    #        torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True).eval()
    # 2) student = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(args.student,
    #        torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
    # 3) for batch in dataloader:
    #        with torch.no_grad():
    #            t_logits = teacher(**batch).logits
    #        s_logits = student(**batch).logits
    #        loss_kl = KL(softmax(s_logits/T), softmax(t_logits/T)) * T*T * alpha_kl
    #        loss_ce = CE(s_logits, batch['labels']) * (1 - alpha_kl)
    #        loss = loss_kl + loss_ce
    #        loss.backward(); optimizer.step()
    # 4) save student to args.output_dir + manifest（带 soul_layer_signature）

    print("[skeleton] 蒸馏循环占位完成")


if __name__ == "__main__":
    main()