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app.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+import gradio as gr
+import requests
+import json
+
+OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/chat"
+
+def chat(message, history):
+    # 构造对话历史
+    messages = []
+    for human, assistant in history:
+        messages.append({"role": "user", "content": human})
+        messages.append({"role": "assistant", "content": assistant})
+    messages.append({"role": "user", "content": message})
+
+    # 调用 Ollama 的聊天接口
+    payload = {
+        "model": "huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:1.5b",
+        "messages": messages,
+        "stream": False  # 如需流式输出可改为 True
+    }
+    try:
+        response = requests.post(OLLAMA_URL, json=payload, timeout=60)
+        if response.status_code == 200:
+            result = response.json()
+            return result["message"]["content"]
+        else:
+            return f"Ollama 返回错误：{response.status_code} - {response.text}"
+    except Exception as e:
+        return f"请求失败：{str(e)}"
+
+# 启动 Gradio 聊天界面
+gr.ChatInterface(chat).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

dockerfile.dockerfile

@@ -0,0 +1,22 @@
+# 使用 Ollama 官方镜像作为基础
+FROM ollama/ollama:latest
+
+# 安装 Python3 和 pip
+RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 安装 Gradio 和 requests
+RUN pip3 install gradio requests
+
+# 在构建阶段拉取模型（避免每次启动都下载）
+RUN ollama pull huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:1.5b
+
+# 复制应用脚本和启动脚本
+COPY app.py /app.py
+COPY start.sh /start.sh
+RUN chmod +x /start.sh
+
+# 暴露 Gradio 服务端口（Hugging Face Space 默认使用 7860）
+EXPOSE 7860
+
+# 启动容器时执行启动脚本
+CMD ["/start.sh"]

start.sh

@@ -0,0 +1,16 @@
+#!/bin/bash
+# 后台启动 Ollama 服务
+ollama serve &
+
+# 等待 Ollama API 就绪（最多尝试 30 秒）
+for i in {1..30}; do
+    if curl -s http://localhost:11434/api/tags > /dev/null; then
+        echo "Ollama is ready."
+        break
+    fi
+    echo "Waiting for Ollama... ($i/30)"
+    sleep 1
+done
+
+# 启动 Gradio 应用
+python3 /app.py