import requests

from src.interfaces.models.modelInference import ModelManager


class OllamaService(ModelManager):
    def __init__(self, base_url = "http://localhost:11434"):
        self.base_url = base_url
        
    def get_available_models(self):
        try:
            print(requests.__file__)
            print(self.base_url)
            response = requests.get(f"{self.base_url}/api/tags")
            data = response.json()
            return data.get('models', [])
        except Exception as e:
            print(f"Erro ao obter modelos: {e}")
            return []

    def get_model_details(self, model_name):
        try:
            
           # Obter detalhes completos do modelo via API
            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/api/show",
                json={"name": model_name}
            )
            model_details = response.json()
            
            # O tamanho do contexto geralmente está disponível em model_details['parameters']['context_length']
            # ou em outro campo similar dependendo do modelo
            context_size = model_details.get('parameters', {}).get('context_length', 'Não disponível')
            
            # Podemos adicionar outros detalhes relevantes
            details = {
                "name": model_name,
                "context_size": context_size,
                "model_type": model_details.get('modelfile', {}).get('parameter', 'Não disponível'),
                "license": model_details.get('license', 'Não disponível')
            }
            
            return details
        except Exception as e:
            print(f"Error getting model details: {e}")
            return {"name": model_name, "error": str(e)}