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app.py

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 import gradio as gr
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-import torch
-
-# 加载模型和分词器（这会在Space启动时执行）
-print("正在加载模型和分词器...")
-try:
-    model_name = "ZhangQiao123/medical-model-grpo-16bit"
-    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-        model_name,
-        torch_dtype=torch.float16,
-        device_map="auto"
-    )
-    print("模型加载成功！")
-except Exception as e:
-    print(f"模型加载失败: {e}")
-    model = None
-    tokenizer = None
-
-def generate_medical_answer(question):
-    if model is None or tokenizer is None:
-        return "模型加载失败，无法生成回答。"
-        
-    system_prompt = "你是一个专业的医学AI助手，请根据问题提供详细的医学分析和建议。请先进行推理分析，然后给出最终答案。请使用<reasoning>标签包裹推理过程，使用<answer>标签包裹最终答案。"
-    
-    prompt = f"{system_prompt}\n\n问题: {question}\n\n回答:"
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
-    
-    try:
-        with torch.no_grad():
-            outputs = model.generate(
-                **inputs,
-                max_new_tokens=1024,
-                temperature=0.7,
-                do_sample=True,
-                top_p=0.9,
-                repetition_penalty=1.1
-            )
-        
-        response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-        
-        if "回答:" in response:
-            response = response.split("回答:")[-1].strip()
-        else:
-            response = response[len(prompt):].strip()
-        
-        return response
-    except Exception as e:
-        return f"生成回答时出错: {e}"
+import time
+import random
 
 # 创建Gradio界面
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("# 医学AI助手")
     gr.Markdown("基于GRPO微调的医学模型，可以回答医学相关问题并提供详细的推理过程和答案。")
+    gr.Markdown("⚠️ 注意：当前为演示模式，未加载实际模型。回答为模拟生成，仅供界面展示。")
     
     chatbot = gr.Chatbot(height=500)
     msg = gr.Textbox(placeholder="请输入您的医学问题...", label="问题")
     clear = gr.Button("清除对话")
     
+    # 预设的医学回答模板
+    medical_templates = [
+        """<reasoning>
+对于"{question}"这个问题，我需要从以下几个方面进行分析：
+1. 症状描述的完整性和特点
+2. 可能的病因和相关疾病
+3. 需要考虑的鉴别诊断
+4. 建议的检查和治疗方案
+
+基于提供的信息，这可能与以下几种情况有关：
+- 常见病因A及其特点
+- 可能的并发症B及其表现
+- 需要排除的严重情况C
+</reasoning>
+
+<answer>
+针对您描述的"{question}"问题，这是一个模拟的医学回答。在实际部署时，这里会显示由医学模型生成的专业回答，包含详细的分析和建议。
+
+请注意，这只是一个界面演示，没有加载实际的医学模型。真实的医学建议应当由专业医生提供。
+</answer>""",
+
+        """<reasoning>
+关于"{question}"，我需要考虑：
+1. 患者的基本情况（年龄、性别、既往史）
+2. 症状的持续时间和严重程度
+3. 是否有加重或缓解因素
+4. 相关的实验室和影像学检查结果
+
+可能的诊断包括：
+- X疾病：特点是...
+- Y综合征：通常表现为...
+- Z病变：需要通过...检查确诊
+</reasoning>
+
+<answer>
+这是一个关于"{question}"的模拟医学回答。实际部署时，这里将显示由经过GRPO训练的医学模型生成的专业回答。
+
+该演示界面目前未连接到实际模型，仅用于展示用户界面的功能和交互方式。
+</answer>"""
+    ]
+    
     def respond(message, chat_history):
         if not message:
             return "", chat_history
-            
-        bot_message = generate_medical_answer(message)
+        
+        # 模拟思考时间
+        yield "", chat_history + [("", "思考中...")]
+        time.sleep(1)
+        
+        # 随机选择一个模板并填充问题
+        template = random.choice(medical_templates)
+        bot_message = template.format(question=message)
         
         # 格式化输出
         formatted_response = bot_message.replace("<reasoning>", "<b>推理过程：</b><br>")
@@ -70,7 +71,14 @@ with gr.Blocks() as demo:
         formatted_response = formatted_response.replace("<answer>", "<b>最终答案：</b><br>")
         formatted_response = formatted_response.replace("</answer>", "")
         
-        chat_history.append((message, formatted_response))
+        # 模拟打字效果
+        chat_history.append((message, ""))
+        for i in range(1, len(formatted_response), 10):
+            time.sleep(0.05)
+            chat_history[-1] = (message, formatted_response[:i])
+            yield "", chat_history
+        
+        chat_history[-1] = (message, formatted_response)
         return "", chat_history
     
     def clear_chatbot():