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ai-data-science-team 5分钟跑通指南
ai-data-science-team 5分钟跑通指南【免费下载链接】ai-data-science-teamAn AI-powered data science team of agents to help you perform common data science tasks 10X faster.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-data-science-teamai-data-science-team 是一个 AI 驱动的数据科学智能体工具包数据加载、清洗、可视化、建模都交给 agent 完成。这篇文章带你走一遍环境自检、装依赖、跑通第一个应用。两分钟搞定环境检查和仓库获取先让终端报个到确认版本达标python --version看到 3.10 及以上就放心了另外备齐这三样Python 3.10项目要求的最低版本pip、git 在终端里可用一个 OpenAI API Key不想用云端的话Ollama 本地模型也能跑东西齐了把仓库拉到顺手的位置git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-data-science-team cd ai-data-science-team一条命令装完所有依赖仓库里 requirements.txt 已经把所有依赖列好了跑一条 editable 安装命令即可全部带上ai_data_science_team包也能直接被 importpip install -e .装之前扫一眼知道几个核心依赖各管什么langchain / langgraph搭建 AI agent 工作流的框架整个项目的大脑pandas / numpy数据处理的地基每个 agent 都靠它们读写数据scikit-learn / xgboost传统机器学习工具建模环节用得上streamlitapps/ 下那些交互式网页应用的界面层plotly把 agent 的分析结果渲染成可交互图表openai调用大模型 API 的客户端接口 跑通第一个应用Pandas Data Analystapps/ 里最直观的当属 Pandas Data Analyst上传数据用大白话提问agent 回你数据表和图表。启动命令在项目根目录运行页面打开后先在侧边栏填入你的 OpenAI API Keystreamlit run apps/pandas-data-analyst-app/app.py你会看到什么页面分两半上传框和聊天框。传一个 CSV 或 Excel 进去——data/ 目录里有 bike_sales_data.csv 这类现成的样例文件可以直接拖进去——再问一句「Show the top 5 bike models by extended sales in a bar chart」agent 会返回数据表或一张可交互的柱状图。️ 装不上看这里症状处理pip install -e .长时间卡住不动网络源太慢换一个更快的 PyPI 源重试streamlit run报ModuleNotFoundError: No module named ai_data_science_teameditable 安装没生效重跑一次pip install -e .侧边栏提示Invalid API Key核对 Key 是否抄错或换模型重试接着可以玩什么跑通对话之后顺着这两个入口继续逛examples/ 目录各 agent 的示例 Notebook从 data_cleaning_agent.ipynb 这样的单体 agent到多智能体协作工作流都有apps/ 目录现成的 Web 应用exploratory-copilot-app 做自动化 EDAsql-database-agent-app 用自然语言查数据库挑一个 Notebook 打开数据科学团队就是你的了。【免费下载链接】ai-data-science-teamAn AI-powered data science team of agents to help you perform common data science tasks 10X faster.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-data-science-team创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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