Execuția Interactivă în Nuclee Jupyter (Jupyter Code Executor) în Învață Microsoft AutoGen: Sisteme Multi-Agent & Conversații Autonome

Păstrarea stării variabilelor și a tabelelor mari în memorie între blocuri consecutive de cod.

Sintaxă & invocare
from autogen.coding.jupyter import JupyterCodeExecutor; executor = JupyterCodeExecutor()

Spre deosebire de execuția în subprocess care pornește un interpretor nou la fiecare bloc, JupyterCodeExecutor menține starea în memorie:

from autogen.coding.jupyter import JupyterCodeExecutor

# Permite asistentului să încarce un fișier de 2GB o singură dată
# și apoi să execute 10 scripturi consecutive de analiză pe variabilele existente!
with JupyterCodeExecutor() as jupyter_runner:
    user_proxy = UserProxyAgent("proxy", code_execution_config={"executor": jupyter_runner})
    user_proxy.initiate_chat(assistant, message="Încarcă datele și desenează matricea de corelație.")

Accelerează dramatic fluxurile de lucru din domeniul Data Science și Machine Learning.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Execuția Interactivă în Nuclee Jupyter (Jupyter Code Executor)

Ai o întrebare despre Execuția Interactivă în Nuclee Jupyter (Jupyter Code Executor) sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.