利用NVIDIA的免費API（DeepSeek V4 Pro）透過JMP Python整合實現JSL程式碼的大規模生成大家好，
我想分享我開發的一個高效的工作流程，它將 JMP 的資料處理功能與 NVIDIA 最新 AI 模型在其免費 API 平台 (NIM) 上運行的強大功能結合起來。
核心思想是直接在 JMP 中自動產生可執行的 Python/JSL 腳本，從而有效地為資料分析任務創建一個「內容工廠」。
技術工作流程：
資料導入：我首先在 JMP 資料表中直接定義特定的分析主題或查詢（例如，「西遊記的哲學邏輯」、「紅樓夢的文化背景」）。
AI 編排：JMP 中嵌入的 Python 腳本負責處理繁重的工作。它呼叫 NVIDIA 的 API（透過 NIM 使用 deepseek-ai/deepseek-v4-pro 模型）來處理這些查詢。
程式碼合成：該模型不僅傳回文字摘要，還會產生結構化的 Python 程式碼片段，這些程式碼片段旨在與 JMP 的圖形建構器和其他統計工具無縫協作。
自動輸出：產生的 Python 程式碼儲存為本機檔案或直接執行，無需手動編碼即可進行即時視覺化和進一步的統計分析。
主要優勢：
極速：借助 NVIDIA 優化的推理堆疊，API 的響應速度非常快（可在幾秒鐘內處理多個複雜查詢）。
批量生產：此方法支援批量處理。您可以將數百個分析意圖輸入系統，並自動接收一整套可直接執行的腳本。
閉環自動化：它創建了一個從自然語言輸入 -> AI 解釋 -> 可執行程式碼 -> 視覺輸出的無縫循環，所有操作均無需離開 JMP 環境。
這種設定大大縮短了探索性資料分析所需的時間，尤其是在處理質性資料或複雜的比較研究時。有沒有其他人嘗試將 NVIDIA NIM 或類似的大型模式直接整合到他們的 JMP 腳本工作流程中？
謝謝！ 
自動化和腳本編寫
