利用NVIDIA的免费API（DeepSeek V4 Pro）通过JMP Python集成实现JSL代码的大规模生成大家好，
我想分享一下我开发的一种高效的工作流程，它将 JMP 的数据处理功能与 NVIDIA 最新 AI 模型在其免费 API 平台 (NIM) 上运行的强大功能结合起来。
核心思想是直接在 JMP 中自动生成可执行的 Python/JSL 脚本，从而有效地为数据分析任务创建一个“内容工厂”。
技术工作流程：
数据导入：我首先在 JMP 数据表中直接定义具体的分析主题或查询（例如，“西游记的哲学逻辑”、“红楼梦的文化背景”）。
AI 编排：JMP 中嵌入的 Python 脚本负责处理繁重的工作。它调用 NVIDIA 的 API（通过 NIM 使用 deepseek-ai/deepseek-v4-pro 模型）来处理这些查询。
代码合成：该模型不仅返回文本摘要，还会生成结构化的 Python 代码片段，这些代码片段旨在与 JMP 的图形构建器和其他统计工具无缝协作。
自动输出：生成的 Python 代码保存为本地文件或直接执行，无需手动编码即可进行即时可视化和进一步的统计分析。
主要优势：
极速：借助 NVIDIA 优化的推理堆栈，API 的响应速度非常快（可在几秒钟内处理多个复杂查询）。
批量生产：此方法支持批量处理。您可以将数百个分析意图输入系统，并自动接收一整套可直接运行的脚本。
闭环自动化：它创建了一个从自然语言输入 -> AI 解释 -> 可执行代码 -> 视觉输出的无缝循环，所有操作均无需离开 JMP 环境。
这种设置大大缩短了探索性数据分析所需的时间，尤其是在处理定性数据或复杂的比较研究时。有没有其他人尝试过将 NVIDIA NIM 或类似的大型模型直接集成到他们的 JMP 脚本工作流程中？
谢谢！ 
自动化和脚本编写
