Being towards death

Jupyter Agent#

Jupyter Agent は、大型言語モデル（LLM）が Jupyter ノートブック内で直接対話し、コードを実行する機能を実現する便利なツールです。以下の多くの実用的な機能を備えています：

• 迅速かつ効率的にデータをロード
• ユーザーが記述した Python コードを正確に実行
• 最終的な処理結果をグラフ形式で明確に表示
• ユーザーの考えや指示に厳密に従って各種操作を完了

これにより、データ駆動型タスクを処理する際に、LLM との協力が非常にスムーズになります。現在の機能は始まりに過ぎず、将来の発展の可能性は非常に大きいです。現在の成果はほんの氷山の一角に過ぎません。

利用可能なモデル#

さまざまな最先端モデルをサポートしています：

• meta-llama/Llama-3.1–8B-Instruct
• meta-llama/Llama-3.2–3B-Instruct
• meta-llama/Llama-3.1–70B-Instruct

これらのモデルはそれぞれ独自の利点を持ち、基礎的な探索的データ分析（EDA）からより高度な計算まで、さまざまなユースケースのニーズを満たすことができます。

Jupyter Agent 使用ガイド#

このツールの使用は非常に簡単で、以下の手順に従うだけです：

1. HuggingFace プラットフォームの Jupyter Agent ページにアクセス
   Jupyter Agent ページ

2. 利用可能なモデルを選択
   ドロップダウンメニューから利用可能なモデルを選択します。

3. プロンプト情報を入力
   入力ボックスに必要なプロンプト情報を入力します。例えば、「データには何がありますか？-> データファイルをアップロード -> csv、テキスト……」。

4. 「開始！」ボタンをクリック
   インテリジェントエージェントは、あなたのクエリに基づいて Python コードを生成し、ユーザーインターフェースに表示します。

5. ファイルのダウンロードまたはアップロード
   生成された Jupyter ノートブックファイルをダウンロードしてローカルコンピュータで実行することも、分析用のカスタムデータセットを直接インターフェースからアップロードすることもできます。また、カスタムシステムプロンプト、コンテキスト制限の拡大、異なるモデルへの切り替えなどの高度な設定機能も利用可能です。

アプリケーション例の展示#

事前に設定された「Lotka-Volterra 方程式を解き、結果を描画する」を例に、具体的な操作は以下の通りです：

• プロンプト：正確にプロンプトを入力し、「Lotka-Volterra 方程式を解き、結果を描画する」と入力します。
• 実行：その後、操作を実行すると、インテリジェントエージェントは自動的にその方程式を解くための Python コードを生成し、対応する結果のグラフを描画します。
• 追加プロンプト：この基盤の上で、出力内容をさらに最適化したい場合は、グラフのスタイルを変更したり、ラベルを追加したり、既存の結果に基づいてさらなる計算を行うようにインテリジェントエージェントに要求する追加プロンプトを入力できます。
• 出力：生成されたノートブックファイルをダウンロードすることも、操作インターフェース上でコードを直接確認することもできます。このツールは便利で柔軟性があり、データ作業者にとってはまさに神のような存在です！

独自の利点#

このツールの強力な機能は多くの面で発揮され、以下は典型的なユースケースのいくつかです：

• 探索的データ分析（EDA）：データセットを迅速に分析し、データパターンを可視化し、データのクリーニング作業も行えます。
• 方程式の解法：前述の例のように、Lotka-Volterra 方程式を解き、非常に参考になるグラフを描画できます。
• カスタムワークフローの自動化：シンプルなプロンプトで、繰り返しのコーディングタスクを自動的に完了させることができます。
• 共同研究：大規模なデータ研究プロジェクトを大言語モデル（LLM）と協力して進めることができます。