Update app.py

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@@ -6,29 +6,25 @@ import re
 # 加载医学诊断模型
 # 修改后（正确）
 # from transformers import LlamaForSequenceClassification, LlamaTokenizer
-from transformers import AutoConfig, AutoModelForSequenceClassification
-
-# 1. 加载配置并强制修正
-config = AutoConfig.from_pretrained("unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B")
-
-# 完全覆盖RoPE参数（关键步骤）
-config.rope_scaling = {
-    "type": "linear",  # 必须字段
-    "factor": 8.0      # 从原配置中提取的值
-}
-
-# 2. 保存修正后的配置到本地
-config.save_pretrained("./fixed_config")
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, AutoConfig
+import torch
 
-# 3. 从本地加载修正后的配置
+# ==== 绕过远程配置加载 ====
+# 强制从本地加载修正配置
 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
     "unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B",
-    config="./fixed_config",  # 指定本地修正配置
+    config="./fixed_config/config.json",  # 关键修改：强制本地配置
     trust_remote_code=True
 )
 
+# ==== 加载适配器 ===-
+model.load_adapter("yxccai/ds-ai-app")
+
+# ==== 加载分词器 ===-
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("yxccai/ds-ai-app")
+
 # 2. 加载你的适配器
-model.load_adapter("yxccai/ds-ai-app")  # 替换为你的仓库名
+# model.load_adapter("yxccai/ds-ai-app")  # 替换为你的仓库名
 
 # model = LlamaForSequenceClassification.from_pretrained(
 #     "yxccai/ds-ai-model",
@@ -36,7 +32,7 @@ model.load_adapter("yxccai/ds-ai-app")  # 替换为你的仓库名
 # )
 # tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("yxccai/ds-ai-model")
 
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("yxccai/ds-ai-app")
+# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("yxccai/ds-ai-app")
 
 
 # 疾病标签映射（必须与训练时完全一致！）