import gradio as gr from openai import OpenAI from utils.utils import send_qwenvl, mathml2latex client = OpenAI( api_key="sk-86ec70f3845c46dd937f9827f9572b81", base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) # Send Qwen2.5-72B-vl def submit_qwenvl(stem, analysis, score, student_answer, model): stem = mathml2latex(stem) analysis = mathml2latex(analysis) scoring = send_qwenvl(client, analysis, score, student_answer, model, stem) # Determine word problem return [stem, analysis, scoring] # Clean up input and output def clean(): return [None, None, None, None, None, 'qwen2.5-vl-72b-instruct'] type_chioes = ['llm', '多模态'] def update_dropdown(choice): if choice == 'llm': return [ ('72b', 'qwen2.5-72b-instruct'), ('32b', 'qwen2.5-32b-instruct'), ('14b', 'qwen2.5-14b-instruct'), ('7b', 'qwen2.5-7b-instruct'), ('3b', 'qwen2.5-3b-instruct'), ('1.5b', 'qwen2.5-1.5b-instruct'), ('0.5b', 'qwen2.5-0.5b-instruct') ] else: return [ ('72b', 'qwen2.5-vl-72b-instruct'), ('32b', 'qwen2.5-vl-32b-instruct'), ('7b', 'qwen2.5-vl-7b-instruct'), ('3b', 'qwen2.5-vl-3b-instruct') ] with gr.Blocks(title="测学练") as demo: gr.Markdown("<center><h1>测学练</h1></center>") with gr.Row(): # input with gr.Column(): with gr.Row(): type_choice = gr.Dropdown(label='类型', choices=type_chioes) model_choice = gr.Dropdown(label='模型') stem_input = gr.Textbox(label="题干", lines=5) analysis_input = gr.Textbox(label="标准答案", lines=5) score = gr.Slider(label="分值", minimum=1, maximum=50, step=1) student_answer = gr.Textbox(label="学生作答", lines=5) with gr.Row(): submit_btn = gr.Button(value="提交") clean_btn = gr.Button(value="清除") # output with gr.Column(): stem_output = gr.Textbox(label="题干", lines=5) analysis_output = gr.Textbox(label="标准答案", lines=5) scoring_output = gr.Text(label="评分结果") gr.on(triggers=[type_choice.change], fn=update_dropdown, inputs=type_choice, outputs=model_choice) submit_btn.click(fn=submit_qwenvl, inputs=[stem_input, analysis_input, score, student_answer, model_choice], outputs=[stem_output, analysis_output, scoring_output]) clean_btn.click(fn=clean, inputs=None, outputs=[stem_input, analysis_input, scoring_output, score, student_answer, model_choice]) demo.launch( server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False )
时间: 2025-04-07 21:13:55 浏览: 151
<think>好的，我现在需要帮助用户理解他们提供的Gradio代码。首先，我会先通读整个代码，了解其结构和各个部分的功能。代码的主要目的是创建一个名为“测学练”的Web应用，用于评分学生答案，可能用于教育或测试场景。
首先，用户导入了必要的库：gradio和openai，还有一些自定义的工具函数，比如send_qwenvl和mathml2latex。这提示应用可能涉及到与OpenAI的API交互，特别是Qwen模型的不同版本，包括视觉语言模型（VL）。接下来，初始化了OpenAI客户端，但注意到base_url指向阿里云的地址，这可能说明使用的是定制或特定部署的模型服务。
然后，定义了一个submit_qwenvl函数，负责处理题干、标准答案、分数和学生答案，通过调用send_qwenvl函数来获取评分结果。这里用到了mathml2latex转换，可能用户输入的是MathML格式，需要转为LaTeX以便模型处理。
接下来是clean函数，用于清除输入输出内容。然后是update_dropdown函数，根据用户选择的类型（llm或多模态）更新模型下拉菜单的选项。这显示了界面允许用户选择不同的模型版本，可能根据任务需求选择适合的模型大小。
在Gradio的界面构建部分，使用了gr.Blocks来创建布局，包含输入和输出两个列。输入部分有类型选择、模型选择、题干、标准答案、分数滑块、学生作答输入框以及提交和清除按钮。输出部分显示处理后的题干、标准答案和评分结果。
事件处理部分，type_choice的变化触发update_dropdown，更新模型选项。提交按钮触发submit_qwenvl函数，清除按钮则调用clean函数。最后，应用启动在本地服务器的7860端口。
接下来，我需要将这些分析转化为用户容易理解的中文解释，分步骤说明各部分的功能，以及整个应用的工作流程。需要注意的是，用户可能对Gradio和OpenAI API的使用不太熟悉，所以需要用简洁的语言说明，同时保持结构清晰。
另外，需要检查是否有潜在的问题或改进点，比如API密钥硬编码在代码中，存在安全风险，应该提醒用户注意；或者模型版本的选择是否合理等。不过根据用户的问题，主要是介绍代码，可能不需要深入讨论这些，但如果有明显的问题，可以提及。
最后，确保回答符合用户要求的格式，特别是数学表达式使用$...$，但当前代码中似乎没有涉及数学内容，可能在send_qwenvl或mathml2latex中处理，但用户提供的代码中没有这部分细节。因此，在解释时不需要特别处理数学公式，除非在题干或答案中有涉及，但用户提供的示例代码中没有明显数学内容，所以可能不需要使用LaTeX格式。
总结回答的结构：先整体介绍应用用途，然后分解代码各部分的功能，包括导入库、OpenAI客户端设置、核心函数、界面布局、事件绑定，最后总结应用的工作流程和潜在注意事项。</think>这是一个基于Gradio构建的AI评分系统，主要用于处理数学类题目的自动评分。我分模块帮你解析代码结构和工作原理：
$$\text{系统架构图：} \quad \text{用户界面} \rightarrow \text{处理逻辑} \rightarrow \text{Qwen大模型API}$$
一、核心功能模块
1. **模型对接层**：
- 使用阿里云部署的Qwen2.5系列大模型
- 支持两种类型模型：
- 纯文本模型(`llm`)：7种参数量可选(0.5B-72B)
- 多模态模型(`vl`)：4种参数量可选(3B-72B)
- API密钥硬编码存在安全隐患(生产环境建议使用环境变量)
2. **数据处理流程**：
```mermaid
graph TD
A[用户输入题干] --> B[MathML转LaTeX]
C[标准答案] --> B
D[学生作答] --> E[模型评分]
B --> E
E --> F[返回评分结果]
```
二、界面设计解析
$$\begin{cases}
\text{输入侧} & \text{输出侧} \\
\hline
• \text{题型选择下拉菜单} & • \text{标准题干展示} \\
• \text{动态模型选择器} & • \text{格式化答案展示} \\
• \text{滑动评分区间(1-50分)} & • \text{最终评分结果} \\
• \text{清除/提交按钮组} &
\end{cases}$$
三、关键技术点
1. **动态组件更新**：
- 当用户切换`llm`/`多模态`类型时，使用`update_dropdown`函数实时更新可用模型列表
- 示例代码片段：
```python
def update_dropdown(choice):
return [
('72b', 'qwen2.5-72b-instruct'),
... # 动态生成模型选项
]
```
2. **数学公式处理**：
- 内置`mathml2latex`转换器，支持将MathML格式转换为LaTeX
- 确保模型接收标准数学表达式，如：$x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2-4ac}}{2a}$
四、系统运行方式
1. 本地启动命令：
```bash
python app.py
```
2. 访问地址：
- 本地访问：http://localhost:7860
- 局域网访问：http://[服务器IP]:7860
五、改进建议
1. 安全性优化：建议通过环境变量注入API密钥
2. 错误处理：增加异常捕获机制，特别是API调用失败时的回退策略
3. 历史记录：添加评分记录存储功能，便于后续分析
这个系统适合教育机构用于：
$$自动化批改 \propto \frac{\text{模型精度} \times \text{题目复杂度}}{\text{响应时间}}$$
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### 系统设置
系统设置部分是整个进销存管理软件的基石，包含了软件运行所需的基本参数配置和权限分配。在这里，管理人员可以设置系统默认参数，如计量单位、币种、税率等；还能对不同层级的用户角色进行权限划分，确保数据的安全性和操作的规范性。
### 基础信息
基础信息管理是进销存软件的核心模块之一，它涉及到企业日常运营所需的基础数据。基础信息包括但不限于供应商信息、客户信息、商品信息、员工信息和部门信息等。通过规范基础信息，可以实现对采购、销售和库存管理的精确控制。
### 采购管理
采购管理模块是进销存系统中处理商品采购相关事务的组件。主要功能包括采购订单管理、采购入库、采购退货以及与供应商的结算。采购模块的目的是确保企业能及时采购到所需的原材料或商品，并保证采购成本的最低化和供应链的高效运作。
### 销售管理
销售管理模块处理销售订单的生成、执行及售后管理。它包括销售订单管理、销售出库、销售退货、客户收款等功能。有效的销售管理有助于企业提高销售额、缩短销售周期、提升客户满意度和客户忠诚度。
### 仓库管理
仓库管理负责监控和控制商品的存储情况，包括仓库内部商品的收发存操作、库存盘点、库存调整等。此外，仓库管理还负责记录商品的详细流转信息，为采购和销售决策提供准确的库存数据支持。
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2. **Delphi7**: Delphi7是Borland公司推出的一款著名的RAD（快速应用开发）工具，支持快速开发出高性能的Windows应用程序。Delphi7具备强大的数据库连接和管理能力，能够帮助开发人员快速构建进销存系统，并且由于其具有较高的代码复用率，可以大大提高开发效率。
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