# In PowerShell ausfuehren, NICHT in der Git-Bash: Git-Bash schreibt Docker-Mount-Pfade
# um (/data wird zu C:/Program Files/Git/data) -- das war die Falle bei der
# Qwen3-Konvertierung im Juli 2026.
#
#   cd "D:\Vibe Coding\_Spielplatz\Aime\_rkllm-qwen35"
#   .\run_convert.ps1

$ErrorActionPreference = 'Stop'
$here = Split-Path -Parent $MyInvocation.MyCommand.Path
$data = Join-Path $here 'data'

New-Item -ItemType Directory -Force -Path (Join-Path $data 'hf')  | Out-Null
New-Item -ItemType Directory -Force -Path (Join-Path $data 'out') | Out-Null

Write-Host '== 1/3 GPU sichtbar?' -ForegroundColor Cyan
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
if (-not $?) { throw 'Docker sieht die GPU nicht. WSL2-Backend + NVIDIA Container Toolkit pruefen.' }

Write-Host '== 2/3 Image bauen (einmalig, ~10-15 Min)' -ForegroundColor Cyan
docker build -t rkllm-toolkit:1.3.0 $here
if (-not $?) { throw 'docker build fehlgeschlagen' }

Write-Host '== 3/3 Konvertieren (Download ~8 GB beim ersten Lauf, dann ~30-60 Min)' -ForegroundColor Cyan
docker run --rm --gpus all --shm-size=8g `
  -v "${data}:/data" `
  rkllm-toolkit:1.3.0 `
  python3 /work/convert_qwen35.py `
    --model Qwen/Qwen3.5-4B `
    --out /data/out/qwen35-4b-w8a8g128-16k.rkllm `
    --dtype w8a8_g128 `
    --max-context 16384 `
    --npu-cores 3 `
    --device cuda

Write-Host ''
Write-Host 'Ergebnis liegt in:' -ForegroundColor Green
Get-ChildItem (Join-Path $data 'out')