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 import gradio as gr
-import time  # 模拟处理耗时
+import spacy
+import os
+import uuid
 
-def process_api(input_text):
-    # 这里编写实际的后端处理逻辑
-    time.sleep(1)  # 模拟处理延迟
-    return {
-        "status": "success",
-        "result": f"Processed: {input_text.upper()}",
-        "timestamp": time.time()
-    }
+# 自动创建保存目录
+os.makedirs("saved", exist_ok=True)
 
-# 设置API格式为JSON
-gr.Interface(
-    fn=process_api,
-    inputs="text",
-    outputs="json",
-    title="Backend API",
+# 加载模型（初始化只加载一次）
+nlp = spacy.load("en_core_web_md")
+
+def process_text(input_text):
+    doc = nlp(input_text)
+    
+    # 保存为 JSON
+    json_path = f"saved/{uuid.uuid4().hex}.json"
+    with open(json_path, "w") as f:
+        f.write(doc.to_json(indent=2))
+    
+    # 返回下载链接
+    return json_path
+
+# Gradio 接口
+demo = gr.Interface(
+    fn=process_text,
+    inputs=gr.Textbox(label="输入文本"),
+    outputs=gr.File(label="下载文件"),
+    title="📦 文本处理 → 下载 JSON",
     allow_flagging="never"
-).launch()
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()