# 기존 모델의 가중치 (32-bit float)
traditional_weight = 0.7234567891234567

# BitNet의 가중치 (1.58-bit ternary)
bitnet_weight = -1  # 또는 0, 또는 +1

# 기존 모델과 BitNet 비교
import time

# 기존 Llama 2-3B 모델
start_time = time.time()
traditional_output = traditional_model.generate("AI의 미래는?")
traditional_time = time.time() - start_time
print(f"기존 모델: {traditional_time:.2f}초, 메모리: 4.8GB")

# BitNet B1.58-2B 모델
start_time = time.time()
bitnet_output = bitnet_model.generate("AI의 미래는?")
bitnet_time = time.time() - start_time
print(f"BitNet: {bitnet_time:.2f}초, 메모리: 0.4GB")

# 결과: BitNet이 6.17배 빠름! 🚀

# HuggingFace에서 모델 다운로드
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# BitNet 형식으로 변환
python tools/convert_hf_to_bitnet.py \
    --model microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T \
    --output ./models/bitnet_b158_2b.bin

# BitNet으로 텍스트 생성
import bitnet_cpp

# 모델 로드
model = bitnet_cpp.BitnetModel("./models/bitnet_b158_2b.bin")

# 텍스트 생성
prompt = "AI 기술의 미래 전망은"
response = model.generate(
    prompt=prompt,
    max_tokens=100,
    temperature=0.7
)

print(f"입력: {prompt}")
print(f"출력: {response}")

# BitLinear 레이어의 핵심 구현
class BitLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super().__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        
        # 가중치를 ternary로 제한
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(out_features, in_features))
        
    def forward(self, x):
        # 입력을 8비트로 양자화
        x_quant = self.quantize_activation(x)
        
        # 가중치를 ternary로 양자화
        w_quant = self.quantize_weight(self.weight)
        
        # 매트릭스 곱셈
        return F.linear(x_quant, w_quant)
    
    def quantize_weight(self, w):
        # 가중치를 -1, 0, +1로 양자화
        return torch.sign(w)
    
    def quantize_activation(self, x):
        # 활성화를 8비트로 양자화
        return torch.clamp(torch.round(x * 127), -128, 127) / 127

# 라즈베리 파이에서도 LLM 실행!
import bitnet_cpp

# 단 512MB RAM으로도 2B 모델 실행
device_config = {
    "memory_limit": "512MB",
    "cpu_cores": 4,
    "optimization_level": "aggressive"
}

model = bitnet_cpp.BitnetModel(
    model_path="./bitnet_b158_2b.bin",
    config=device_config
)

# 실시간 대화 가능!
while True:
    user_input = input("사용자: ")
    response = model.generate(user_input, max_tokens=50)
    print(f"AI: {response}")

# 미래의 BitNet 로드맵 (예상)
future_features = {
    "bitnet_v2": {
        "precision": "0.5-bit",  # 더욱 극한의 양자화
        "languages": ["all_world_languages"],  # 다국어 지원 확대
        "modalities": ["text", "image", "audio"],  # 멀티모달
    },
    "hardware_support": {
        "npu": "optimized",  # NPU 최적화
        "mobile_chips": "native_support",  # 모바일 칩셋 네이티브 지원
        "iot_devices": "ultra_low_power"  # IoT 극저전력 모드
    }
}