如何使用DeepAnalyze-8B構建一個適配T4的自主數據科學代理：沙盒代碼執行與迭代分析

本教程將引導您構建一個基於DeepAnalyze-8B的自主數據科學代理，並完整運行整個流程。我們首先準備穩定的Colab運行時，安裝所需的機器學習依賴，並以4位量化模式加載DeepAnalyze標記器和模型，以確保在有限GPU內存下實際可行。接着，我們創建一個沙盒執行環境，使模型能夠生成Python代碼，安全執行，觀察結果，並在代理循環中持續分析。最後，我們為代理提供一個真實的多文件電子商務工作區，讓其完成數據清洗、連接、分析、可視化和總結，輸出結構化的分析師級報告。

安裝DeepAnalyze-8B運行時依賴

我們首先準備Colab運行時，安裝DeepAnalyze-8B所需的機器學習依賴。我們安裝Transformer、加速、量化、分詞器和電子表格庫，而不干擾筆記本的其他工作流程。我們還固定NumPy版本，並重啓運行時以保持環境清潔穩定。

以4位模式加載DeepAnalyze-8B

導入主要庫，配置DeepAnalyze-8B模型，並確認Colab中有可用的GPU。加載分詞器並準備4位量化配置，使模型能更舒適地適應T4 GPU。然後以評估模式加載模型，確認GPU內存使用情況。

構建沙盒代碼執行器

定義沙盒代碼執行器，為代理提供持久的Python命名空間以運行生成的代碼。捕獲標準輸出和錯誤流，使每次執行結果都能傳回推理循環。同時設置超時並截斷長輸出，以保持自主工作流程可控且可讀。

實現DeepAnalyze代理循環

實現DeepAnalyze代理循環，流式輸出模型結果，提取生成的代碼並逐步執行。允許模型通過特殊動作標籤在推理、編碼、執行反饋和最終回答之間交替。維護完整的對話軌跡，使代理能基於先前輸出和執行結果優化分析。

運行電子商務分析工作區

創建提示構建器，準備示例電子商務工作區，生成交易和客户文件進行分析。向代理提供完整的分析指令，要求其清洗、連接、探索、可視化並總結數據集。最後運行代理，顯示最終報告，並渲染分析過程中生成的PNG圖表。

結論

本教程展示瞭如何將DeepAnalyze-8B用作迭代數據分析代理：理解任務、編寫可執行代碼、檢查輸出並根據實際結果優化分析。該工作流程輕量級且保留了核心代理模式，為構建自主數據科學筆記本奠定了基礎。