Датасет · jupyter-agent
QA и reasoning по Kaggle-ноутбукам
jupyter-agent/jupyter-agent-dataset
Пары вопрос-ответ и исполняемые reasoning-трейсы по реальным Kaggle-ноутбукам для анализа данных.
Что внутри
Текстовый датасет на основе реальных Kaggle-ноутбуков. Ноутбуки дедуплицировали, отбирали по образовательному качеству и релевантности анализу данных, затем генерировали вопросы-ответы с опорой на датасет и исполняемые reasoning-трейсы. Язык — код, размер — 10K–100K.
Что можно сделать
- Обучить агента для Jupyter-ноутбуков
- Сделать SFT-модель для анализа данных
- Проверить QA по ноутбукам и датасетам
- Задачи
- Вопрос-ответ, Генерация текста
- Языки
- Код
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 14,4 тыс.
- Лайков
- 182
Модели, обученные на нём
- prithivMLmods/jupyter-agent-qwen3-4b-AIO-GGUFГенерация текста 624
- gabriellarson/jupyter-agent-qwen3-4b-thinking-GGUFГенерация текста 494
- jupyter-agent/jupyter-agent-qwen3-4b-thinkingГенерация текста 32
- jupyter-agent/jupyter-agent-qwen3-4b-instructГенерация текста 21
- carcel96/TITANIUM 0
- K3theking/K-botГенерация текста 0
- Cwdn/sorting 0
- ttjj666/Betty 0
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("jupyter-agent/jupyter-agent-dataset")