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.
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.