DeepSeek 双模型工作流演示说明

本目录包含工作流的前端展示代码与后端模型调用代码，以及前端展示代码。
请在 SumDS 的虚拟环境中运行，以确保依赖一致性与模型路径加载无误。

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工作流程简介

该系统采用 Gradio 库作为前端界面，调用 Flow 中定义的工作流逻辑，完整流程如下：

• 每条输入输出都会保存为log日志

用户输入 -> DeepSeek-7B 进行数据预处理 -> 预处理后的结果传递给 DeepSeek-32B -> DeepSeek-32B 分析用户数据 -> 输出最终结构化分析结果

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前端展示功能

• 用户通过 Gradio 输入病情描述；
• 系统展示一个 “模型正在推理” 的进度提示；
• 模型完成推理后，界面展示最终的结构化分析结果；
• 支持连续输入多条数据、重复运行测试。
• 保存每条输入为log日志

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模型职责说明

模型	作用
DeepSeek-7B	输入内容预处理 / 提示词重构
DeepSeek-32B	深度理解 / 医疗结构化分析输出

两个模型在 Flow 中被同时加载，运行时自动协同工作，无需用户手动干预。

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技术栈说明

• 前端界面：Gradio Blocks 构建输入框、进度提示、结果输出；
• 模型调用：基于 Transformers 进行本地推理；
• 多模型协同：7B 和 32B 模型串联使用，数据在中间阶段自动传递。

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使用说明

1. 激活 SumDS 虚拟环境；
2. 运行 workflow.py 确保两个模型能正常推理；
3. 启动 front 中的 Gradio 接口进行可视化展示；
4. 链接 Autodl 提供的映射端口，之后本地的6006端口上可见前端演示
5. 输入测试文本，查看分析结构化输出。

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如有部署问题或路径加载异常，请检查模型目录是否匹配本地路径，或联系开发人员协助。

Author

MangguoD