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 16:13:55 浏览: 183
<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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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程
### 知识点概览
#### 标题解析
- **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC（Model-View-Controller）设计模式，允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。
- **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架，它提供了对象关系映射（ORM）的功能，简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。
- **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架，提供了全面的编程和配置模型，用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的特性，用于简化企业应用开发。
#### 描述解析
描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”，指的是将这三个流行的Java框架整合起来，形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式，使用iBatis来简化数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能，将整个系统整合在一起。
#### 标签解析
- **Struts2**: 作为标签，意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。
- **iBatis**: 作为标签，说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。
#### 文件名称列表解析
- **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”，一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大，且没有具体文件列表，无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称，则可能是一个缩写或别名，需要具体的上下文来确定。
### 知识点详细说明
#### Struts2框架
Struts2的核心是一个Filter过滤器，称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有：
- **Action**: 在Struts2中，Action类是MVC模式中的C（控制器），负责接收用户的输入，执行业务逻辑，并将结果返回给用户界面。
- **Interceptor（拦截器）**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能，比如表单验证、日志记录等。
- **ValueStack（值栈）**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。
- **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应，可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。
#### iBatis框架
iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中，从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中，使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有：
- **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系，以及具体的SQL语句。
- **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。
- **SqlSession**: 在执行数据库操作时，SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法，例如执行SQL语句、处理事务等。
#### Spring框架
Spring的核心理念是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程），它通过依赖注入（DI）来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有：
- **IoC容器**: 也称为依赖注入（DI），管理对象的创建和它们之间的依赖关系。
- **AOP**: 允许将横切关注点（如日志、安全等）与业务逻辑分离。
- **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口，可以在多个事务管理器之间切换，支持声明式事务和编程式事务。
- **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架，与Struts2类似，但更灵活，且与Spring的其他组件集成得更紧密。
#### 集成Struts2, iBatis和Spring
集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势，在同一个项目中形成互补，提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤：
1. **配置整合**：在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，以及Spring的`DispatcherServlet`。
2. **依赖注入配置**：在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件，以及需要的其他bean，并通过依赖注入将它们整合。
3. **Action和SQL映射**：在Struts2中创建Action类，并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句，将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。
4. **事务管理**：利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。
5. **安全和服务层**：通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。
### 结语
通过上述的整合，开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互，使用iBatis简化数据库操作，同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能，创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见，是Java开发人员必须掌握的知识点。
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### DWR简介
DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。
### 无刷新分页
无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。
### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点
1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。
2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。
4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。
5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。
### 数据库操作的关键知识点
1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。
2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。
3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。
### DWR无刷新分页实现的代码要点
1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。
2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。
3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。
### 结论
通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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