别再死磕传统方法！Jupyter Agent 携手大模型，重塑数据分析

Jupyter Agent：数据驱动任务的智能利器全解析

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今天，数据处理与分析工具不断推陈出新。其中，Jupyter Agent 作为新兴的工具之一，正逐渐崭露头角，为数据工作者带来了全新的体验与便利。它巧妙地将大型语言模型（LLM）与 Jupyter 笔记本相结合，究竟能碰撞出怎样的火花呢？让我们一同深入了解。

1 Jupyter Agent

Jupyter Agent 是一款实用的工具，能够让大型语言模型（LLM）在 Jupyter 笔记本中实现直接交互和代码执行功能。具备以下多种实用功能：

• 快速且高效地加载数据；

• 准确运行用户编写的 Python 代码；

• 能将最终的处理结果以图表形式清晰地展现出来；

• 会严格依据用户的想法和指示完成各项操作。

这样一来，在处理数据驱动型任务时，我们与 LLM 的协作会很流畅自然。当前功能只是开端，其未来发展潜力巨大，目前成果仅仅是冰山一角而已。

2 可用模型

支持多种前沿模型：

• meta-llama/Llama-3.1–8B-Instruct

• meta-llama/Llama-3.2–3B-Instruct

• meta-llama/Llama-3.1–70B-Instruct

这些模型各有独特优势，能满足从基础探