Update app.py

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+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+import pandas as pd
+import plotly.express as px
+import os
+
+# --- 1. 模型加载 ---
+# 负责同学: [填写负责这个模型的同学姓名，例如：张三]
+# 注意：QuantFactory/Apollo2-7B-GGUF 模型通常不直接兼容 pipeline("text-generation", ...)
+# 除非有额外的llama.cpp或特定的transformers加载配置。
+# 为了演示和确保运行流畅，这里使用 gpt2-large 作为替代。
+try:
+    model1_name = "gpt2-large" # 替代 QuantFactory/Apollo2-7B-GGUF 以确保兼容性
+    generator1 = pipeline("text-generation", model=model1_name, device=0 if torch.cuda.is_available() else -1)
+    print(f"✅ 模型 1 (文本生成: {model1_name}) 加载成功！")
+except Exception as e:
+    print(f"❌ 模型 1 (文本生成: {model1_name}) 加载失败: {e}")
+    generator1 = None
+
+# 负责同学: [填写负责这个模型的同学姓名，例如：李四]
+# deepset/roberta-base-squad2 是一个问答模型，需要 context
+try:
+    model2_name = "deepset/roberta-base-squad2"
+    qa_model = pipeline("question-answering", model=model2_name, device=0 if torch.cuda.is_available() else -1)
+    print(f"✅ 模型 2 (问答: {model2_name}) 加载成功！")
+except Exception as e:
+    print(f"❌ 模型 2 (问答: {model2_name}) 加载失败: {e}")
+    qa_model = None