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"f7f8q", "f7f8r", "f7g5", "f7g6", "f7g7", "f7g8", "f7g8b", "f7g8n", "f7g8q", "f7g8r", "f7h5", "f7h6", "f7h7", "f7h8", "f8a3", "f8a8", "f8b4", "f8b8", "f8c5", "f8c8", "f8d6", "f8d7", "f8d8", "f8e6", "f8e7", "f8e8", "f8f1", "f8f2", "f8f3", "f8f4", "f8f5", "f8f6", "f8f7", "f8g6", "f8g7", "f8g8", "f8h6", "f8h7", "f8h8", "g1a1", "g1a7", "g1b1", "g1b6", "g1c1", "g1c5", "g1d1", "g1d4", "g1e1", "g1e2", "g1e3", "g1f1", "g1f2", "g1f3", "g1g2", "g1g3", "g1g4", "g1g5", "g1g6", "g1g7", "g1g8", "g1h1", "g1h2", "g1h3", "g2a2", "g2a8", "g2b2", "g2b7", "g2c2", "g2c6", "g2d2", "g2d5", "g2e1", "g2e2", "g2e3", "g2e4", "g2f1", "g2f1b", "g2f1n", "g2f1q", "g2f1r", "g2f2", "g2f3", "g2f4", "g2g1", "g2g1b", "g2g1n", "g2g1q", "g2g1r", "g2g3", "g2g4", "g2g5", "g2g6", "g2g7", "g2g8", "g2h1", "g2h1b", "g2h1n", "g2h1q", "g2h1r", "g2h2", "g2h3", "g2h4", "g3a3", "g3b3", "g3b8", "g3c3", "g3c7", "g3d3", "g3d6", "g3e1", "g3e2", "g3e3", "g3e4", "g3e5", "g3f1", "g3f2", "g3f3", "g3f4", "g3f5", "g3g1", "g3g2", "g3g4", 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import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "3"

from transformers import (
    LlamaConfig, LlamaForSequenceClassification, LlamaForCausalLM,
    GPT2Config, GPT2ForSequenceClassification, GPT2LMHeadModel,
    PreTrainedTokenizerFast
)
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE


class RookTokenizer(PreTrainedTokenizerFast):
    # TODO: make it easier to use checkpoints from the hub
    # https://huggingface.co/docs/transformers/custom_models#sending-the-code-to-the-hub
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        kwargs["return_token_type_ids"] = False
        return super().__call__(*args, **kwargs)

def make_model(config_dict, arch="llama"):
    if config_dict["finetuning_task"] == "text-classification":
        return make_model_clf(config_dict, arch=arch)
    elif config_dict["finetuning_task"] == "text-generation":
        return make_model_lm(config_dict, arch=arch)
    else:
        raise ValueError(f"Unknown config finetuning_task: {config_dict['finetuning_task']}")

def make_model_clf(config_dict, arch):
    if arch == "llama":
        Config = LlamaConfig
        Model = LlamaForSequenceClassification
    if arch == "gpt2":
        Config = GPT2Config
        Model = GPT2ForSequenceClassification

    # pad to multiple of 128
    config_dict["vocab_size"] = ((len(VOCAB) + 127) // 128) * 128
    config = Config(**config_dict)
    label_to_id = {v: i for i, v in enumerate(ACTION_SPACE)}
    config.num_labels = len(ACTION_SPACE)
    config.label2id = label_to_id
    config.id2label = {id: label for label, id in label_to_id.items()}
    model = Model(config=config)
    return model

def make_model_lm(config_dict, arch):
    if arch == "llama":
        Config = LlamaConfig
        Model = LlamaForCausalLM
    if arch == "gpt2":
        Config = GPT2Config
        Model = GPT2LMHeadModel
    # pad to multiple of 128
    config_dict["vocab_size"] = ((len(VOCAB) + len(ACTION_SPACE) + 4 + 127) // 128) * 128
    config = Config(**config_dict)
    model = Model(config=config)
    return model


def make_tokenizer(task="clf"):
    if task == "clf":
        return make_tokenizer_clf(model_max_length=78)
    elif task == "lm":
        return make_tokenizer_lm(model_max_length=79)
    elif task == "lm-cot":
        return make_tokenizer_lm(model_max_length=116)
    else:
        raise ValueError(f"Unknown task: {task}")
    
def make_tokenizer_clf(model_max_length):
    single_char_vocab = [e for e in VOCAB if len(e) == 1]
    multi_char_vocab = [e for e in VOCAB if len(e) > 1]
    merges = [tuple(e) for e in multi_char_vocab]
    print(merges[:5])

    tokenizer = Tokenizer(BPE(
        vocab=dict(zip(single_char_vocab, range(len(single_char_vocab)))), 
        merges=merges)
    )

    fast_tokenizer = RookTokenizer(
        tokenizer_object=tokenizer,
        model_max_length=model_max_length,
        pad_token="[PAD]",
        cls_token="[CLS]",
        sep_token="[SEP]",
        mask_token="[MASK]",
        clean_up_tokenization_spaces=False
    )
    return fast_tokenizer

def make_tokenizer_lm(model_max_length):
    vocab = VOCAB + ACTION_SPACE
    vocab += ["[OPTIONS]", "[VALUES]", "[ACTION]", "0000"]
    
    single_char_vocab = [e for e in vocab if len(e) == 1]
    multi_char_vocab = [e for e in vocab if len(e) > 1]
    merges = []

    tokenizer = Tokenizer(BPE(
        vocab=dict(zip(single_char_vocab, range(len(single_char_vocab)))), 
        merges=merges)
    )
    tokenizer.add_special_tokens(multi_char_vocab)

    fast_tokenizer = RookTokenizer(
        tokenizer_object=tokenizer,
        model_max_length=model_max_length,
        pad_token="[PAD]",
        cls_token="[CLS]",
        sep_token="[SEP]",
        mask_token="[MASK]",
        clean_up_tokenization_spaces=False
    )
    return fast_tokenizer
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "3"

from transformers import pipeline
import torch
import chess

def process_fen(**kwargs):
    pass
def unprocess_fen(**kwargs):
    pass

class BCChessPolicy():
    def __init__(self, model, tokenizer, batch_size=1, train_task="clf", filter_illegal=False):
        print(f"Loading ROOK Chess Policy (Behavior Cloning)")

        pipeline_type = "text-classification" if train_task == "clf" else "text-generation"
        self.pipeline_type = pipeline_type

        if isinstance(tokenizer, str) and os.path.exists(tokenizer):
            tokenizer = RookTokenizer.from_pretrained(tokenizer)
        
        if train_task == "clf":
            top_k = None if filter_illegal else 1
            max_new_tokens = None
        else:
            top_k = None
            max_new_tokens = 2 # increase for lm-cot
            
        self._pipeline = pipeline(
            pipeline_type, 
            model=model, 
            tokenizer=tokenizer,
            device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu",
            torch_dtype=torch.bfloat16,
            batch_size=batch_size,
            top_k=top_k,
        )
        
        self._filter_illegal = filter_illegal
        print(f"Total parameters: {self._pipeline.model.num_parameters():,}")

    def _convert_fen(self, fen):
        fen = process_fen(fen) if "/" in fen else fen
        end_token = "[CLS]" if self.pipeline_type == "text-classification" else "[ACTION]"
        fen += end_token if not fen.endswith(end_token) else ""
        return fen

    def _normalize_fen(self, fen):
        try:
            board = chess.Board(fen)
            return fen
        except ValueError:
            if fen[-5:] == "[CLS]":
                fen = fen[:-5]
            return unprocess_fen(fen)

    def play(self, fen):
        if isinstance(fen, str):
            fen = [fen]
        inputs = [self._convert_fen(f) for f in fen]
        if not self._filter_illegal:
            if self.pipeline_type == "text-classification":
                predictions = self._pipeline(inputs)
                return [p[0]["label"] for p in predictions]
            else:
                predictions = self._pipeline(inputs, max_new_tokens=2)
                actions = []
                for p in predictions:
                    try:
                        actions.append(p[0]["generated_text"].split("[ACTION]")[-1])
                    except:
                        print("failed extracting [ACTION] from", p[0]["generated_text"])
                        actions.append("0000")
                return actions
        else:
            # TODO vectorize
            # TODO add pipeline_type text-generation
            if self.pipeline_type == "text-generation":
                raise NotImplementedError("text-generation pipeline is not yet implemented for filter_illegal")
            predictions = self._pipeline(inputs)

            boards = [chess.Board(self._normalize_fen(f)) for f in fen]
            legal_moves = [[m.uci() for m in board.legal_moves] for board in boards]
            scores = [[p["score"] for p in pred] for pred in predictions]
            labels = [[p["label"] for p in pred] for pred in predictions]

            dropped_labels = []
            for i, label in enumerate(labels):
                for j, l in enumerate(label):
                    if l not in legal_moves[i]:
                        dropped_labels.append((i, j))
                labels[i] = [l for j, l in enumerate(label) if (i, j) not in dropped_labels]
                scores[i] = [s for j, s in enumerate(scores[i]) if (i, j) not in dropped_labels]
            best_moves = [max(zip(label, score), key=lambda x: x[1])[0] for label, score in zip(labels, scores)]

            return best_moves