GEMINI.md

Gemini 工作流与记忆

工作规则

• 我会始终跟踪「项目目标」。
• 我会根据你的建议随时调整「子目标」。
• 我的工作核心是：将「子目标」拆解为「Todolist」中的具体任务，并聚焦于执行当前任务。
• 我会随时反思「Todolist」中的任务是否偏离了最终的「项目目标」。

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项目目标

未完成

• 构建一个能够综合利用 Ring-mini-2.0 和 Ling-flash-2.0 (或其量化版本) 的工作流应用。

已完成

• (暂无)

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子目标

未完成

• (进行中) 在 Gradio UI 中区分“思考”和“正文” token。
• 实现自动化部署和验证流程。

已完成

• 解决模型体积过大导致部署失败的问题。
• 使用 LangGraph 实现一个可以路由两个模型的聊天网页应用。

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Todolist

未完成

• (进行中) 为“思考”和“正文” token 实现不同的颜色显示。
• (已暂停) 搜索 huggingface_hub 文档，确认是否存在用于重启 Space 的 API。

已完成

• 实现调试模式以观察“思考”和“正文” token 的区别。
• 修改 app.py，移除 Ling-flash-2.0 模型，只保留 Ring-mini-2.0。
• (用户决策) 确认 Ling-flash-2.0 模型过大，暂时移除，仅使用 Ring-mini-2.0。
• 搭建 LangGraph 基础架构并重构 app.py。
• 实现基于用户输入的模型路由逻辑。
• 修复 NameError: name 'operator' is not defined 的 bug。
• 在 README.md 中链接模型。
• 创建并维护 GEMINI.md 文件。

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核心模型

• inclusionAI/Ring-mini-2.0 (https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-mini-2.0)

技术栈及限制

• 语言: Python
• 框架: Gradio
• 推理逻辑: 由于这些模型没有 API 服务方，推理逻辑必须使用 PyTorch 自行实现。**禁止使用 InferenceClient**。

依赖包 (Dependencies)

• gradio
• huggingface-hub
• transformers
• accelerate
• langgraph
• langchain-community
• langchain-core
• spaces

开发环境及资源

• 平台: HuggingFace Spaces
• 订阅: HuggingFace Pro
• 推理资源: 可以使用 ZeroGPU
• 文档参考: 在必要的时候，主动搜索 HuggingFace 以及 Gradio 的在线 API 文档。