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+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import torch
+
+# 选择 DeepSeek 数学推理模型
+MODEL_NAME = "deepseek-ai/deepseek-math-7b-instruct"
+
+# 加载 Tokenizer 和 Model
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    MODEL_NAME, 
+    torch_dtype=torch.float16,  # 低精度加速推理
+    device_map="auto"           # 自动分配 GPU / CPU
+)
+
+# 生成数学解答
+def solve_math_problem(problem):
+    prompt = f"请解答以下数学题，并给出详细步骤：\n{problem}\n答案："
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+    
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)  # 限制输出长度
+    answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+
+    # 只提取模型生成的解答部分（去掉 prompt）
+    return answer.split("答案：")[-1].strip()
+
+# Gradio 界面
+iface = gr.Interface(
+    fn=solve_math_problem, 
+    inputs="text", 
+    outputs="text",
+    title="初中数学解题 AI",
+    description="输入数学题目，AI 将给出详细的解答步骤。",
+    examples=[
+        ["解一元二次方程 x² - 5x + 6 = 0"],
+        ["计算 3/4 + 5/6 的值"],
+        ["求直角三角形，已知两边分别为 3 和 4，求斜边长度"]
+    ]
+)
+
+iface.launch()