Change to Gradio

app.py

@@ -1,25 +1,44 @@
-from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from fastapi import FastAPI
 from pydantic import BaseModel
-#from preprocess import preprocess_text
+#from preprocess import preprocess_text  # 假设您已经在 preprocess.py 中定义了此函数
+import gradio as gr
 
-# 初始化 FastAPI 应用
 app = FastAPI()
 
-# 定义请求体模型
+# 定义请求模型
 class TextRequest(BaseModel):
     text: str
 
+# 定义 API 路由
 @app.post("/api/preprocess")
-async def api_preprocess(request: TextRequest):
+async def preprocess_endpoint(request: TextRequest):
     """
-    API: 接收新闻文本，返回预处理结果。
+    接收文本并返回预处理后的结果
     """
     if not request.text.strip():
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="Text cannot be empty.")
-    result = request.text + 'ABC'
+        return {"error": "Text cannot be empty."}
+    
+    result = request.text + " (preprocessed)"
     return result
 
-# 启动服务
+# 使用 Gradio 创建 Web 界面
+def gradio_interface(text):
+    return text + " (preprocessed)"
+
+# Gradio Interface 配置
+iface = gr.Interface(
+    fn=gradio_interface,
+    inputs="textbox",   # 使用新版 Gradio 直接定义输入类型
+    outputs="json",     # 使用新版 Gradio 直接定义输出类型
+    title="文本预处理 API",
+    description="发送文本到 /api/preprocess 进行预处理并获取 JSON 格式的响应"
+)
+
+# 将 Gradio 的 Web 界面挂载到 FastAPI 应用的 /gradio 路径下
+app = gr.mount_gradio_app(app, iface, path="/gradio")
+
+
+# 启动应用
 if __name__ == "__main__":
     import uvicorn
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=63482)
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)

requirements.txt

@@ -1,10 +1,10 @@
-streamlit
+gradio
 transformers
 akshare
 blis==0.7.11
 spacy==3.7.5
 gensim
 numpy
+gensim
 fastapi
-uvicorn
-gensim
+uvicorn