Update app.py

app.py

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 import os
 import gradio as gr
 import spaces
+import fitz  # PyMuPDF
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# 1. 密钥与客户端初始化
+# 1. 客户端初始化 (利用你的 Pro 权限调用 ZeroGPU 资源)
 hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
 client = InferenceClient("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B", token=hf_token)
 
-# 2. 定义核心推理逻辑
-@spaces.GPU
+# 2. 增强型文档解析引擎 (支持 PDF/TXT)
+def extract_text_from_file(file_path):
+    try:
+        if file_path.lower().endswith(".pdf"):
+            doc = fitz.open(file_path)
+            text = "".join([page.get_text() for page in doc])
+            return text
+        else:
+            with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                return f.read()
+    except Exception as e:
+        return f"[文档解析异常: {str(e)}]"
+
+@spaces.GPU(duration=120) # 延长单次推理时长以支持 64K 长文本
 def chat_fn(message, history):
-    # 处理上传的文件（Gradio 6.0 中文件是以列表形式传在 message["files"] 里的）
     files = message.get("files", [])
     text_content = ""
     
     if files:
-        try:
-            # 读取第一个上传的文本文件
-            file_path = files[0] if isinstance(files[0], str) else files[0].path
-            with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-                text_content = f.read()
-            user_input = f"【参考文件内容】:\n{text_content}\n\n【用户指令】: {message['text']}"
-        except Exception as e:
-            user_input = f"{message['text']} (文件解析提示: 目前仅支持纯文本文件读取)"
+        file_obj = files[0]
+        file_path = file_obj if isinstance(file_obj, str) else file_obj.path
+        text_content = extract_text_from_file(file_path)
+        # 64K 上下文优化：截取前 50,000 字（约 64K Token 缓冲区）
+        user_input = f"【参考文档内容】:\n{text_content[:50000]}\n\n【用户指令】: {message['text']}"
     else:
         user_input = message['text']
 
-    # 构建符合 DeepSeek 标准的消息列表
+    # 构建符合标准的消息列表
     messages = []
-    # 在 Gradio 6.0 的 ChatInterface 中，history 默认已经是消息字典列表
     for turn in history:
         messages.append({"role": turn["role"], "content": turn["content"]})
-    
     messages.append({"role": "user", "content": user_input})
     
     response = ""
     try:
-        # 上下文测试：最大 token 设为 8k（对应约 32k 上下文窗口）
+        # 开启流式输出
         for msg in client.chat_completion(
-            messages,
+            messages, 
             max_tokens=4096, 
-            stream=True,
+            stream=True, 
             temperature=0.6
         ):
             if len(msg.choices) > 0:
@@ -48,23 +55,28 @@ def chat_fn(message, history):
                 if token:
                     response += token
                     yield response
+        
+        # 回复结束，注入品牌指纹
+        response += "\n\n--- \n> **Powered by OpenIPOS Global 算力节点 | 访问 inipa.com 获取企业级私有部署**"
+        yield response
+        
     except Exception as e:
-        yield f"⚠️ OpenIPOS 算力调度异常: {str(e)}"
+        yield f"⚠️ OpenIPOS 调度异常: {str(e)}。建议缩短文档长度或检查 HF_TOKEN 设置。"
 
-# 3. 构建 OpenIPOS 通用算力界面 (适配 Gradio 6.0)
+# 3. 极客风格 UI 构建 (适配 Gradio 6.0)
 with gr.Blocks(fill_height=True) as demo:
-    gr.Markdown("# 🚀 OpenIPOS Global 通用算力节点")
-    gr.Markdown("### DeepSeek-R1 32B 满血推理引擎")
-    gr.Markdown("本节点已适配 **Gradio 6.0** 环境。支持超长上下文测试与文本文件上传解析。")
+    gr.Markdown("# 🚀 OpenIPOS/DeepSeek-R1-MegaNode-64K")
+    gr.Markdown("### 全球领先的通用高算力节点 (Beta)")
+    gr.Markdown("本节点由 **OpenIPOS Global** 部署，支持 **64K 超长上下文** 及 **PDF/TXT** 文档分析。")
     
-    # 开启多模态输入（删除了导致报错的 type 参数）
     gr.ChatInterface(
         chat_fn,
         multimodal=True,
+        examples=[{"text": "请基于这份 PDF 文件总结三个核心逻辑点", "files": []}]
     )
-
+    
     gr.Markdown("---")
-    gr.Markdown("© 2026 OpenIPOS Global Limited. 算力驱动：Hugging Face ZeroGPU | Gradio 6.0 Ready")
+    gr.Markdown("© 2026 OpenIPOS Global Limited. 算力驱动：Hugging Face ZeroGPU (H200/A100)")
 
-# 主题 theme 移到了这里，符合新版规范
+# 4. 启动应用
 demo.launch(theme=gr.themes.Soft())