pandas-ai适配昇腾开源开发任务

1.     背景介绍

开源for Huawei（参考：https://developer.huaweicloud.com/programs/opensource/contributing/）通过和公司、高校、社区的开发者合作，完成鲲鹏、昇腾、欧拉、鸿蒙、高斯、云服务等与开源软件的适配开发，帮助繁荣Huawei的基础生态，同时让开源软件能够更加简单、高效的运行于华为云上。

开始之前，开发者可以下载 开源for Huawei Wiki（参考：https://gitcode.com/HuaweiCloudDeveloper/OpenSourceForHuaweiWiki/overview）了解详细的开发步骤，技术准备，以及开发过程需要的各种资源。

2.     需求分析

2.1 开源软件基本情况

pandas-ai是pandas库的扩展开源项目，它不仅保留了pandas的易用性，还利用生成式 AI 探索、清理和分析数据，能够用自然语言进行数据分析对话（参考：https://github.com/Sinaptik-AI/pandas-ai）。

截至2024年9月24日，pandas-ai在GitHub上拥有12.6k的star和1.2k的fork，有93名贡献者。最近一次代码提交时间为2024年8月31日。

star历史（https://star-history.com/）：

2.2 任务目的和范围

本任务的主要目的是让pandas-ai在Ascend NPU上高效运行，确保项目在平台上具备良好的兼容性和性能，扩大其在AI和深度学习领域的竞争力和影响力。

l 适配任务清单

3.      工作量评估和任务分解

3.1 工作量评估

3.2 DEMO设计和功能验证

- 环境准备：管理和解决项目依赖问题，配置适当的网络策略和安全组规则，确保DEMO流程可以在Ascend NPU上顺利进行。

- 代码适配：将pandas-ai项目的代码迁移至搭建好的环境并进行必要的修改和适配，测试并确保项目功能完整。

- 数据库连接：下载并安装GaussDB的Python驱动（例如psycopg2或pyodbc），配置GaussDB数据库连接。

- DEMO内容：用户输入自然语言指令来提出数据分析的需求，pandas-ai解析请求并转换为相应的操作命令，实现对GaussDB数据库中的数据表进行筛选、聚合、统计等分析处理操作，并绘制出数据可视化图片，通过gradio构建一个简单的Web应用界面展示效果。

- 文档撰写：写出文档列出详细的步骤并通过开源平台进行发布，旨在确保即便是初学者也能跟随并成功复现结果。

3.3 在华为云开发者论坛输出博客

访问华为云开发者论坛（参考：https://bbs.huaweicloud.com/blogs）发表博客，介绍完成这些任务的过程和心得。

内容包括不限于如下内容：

l 开源for Huawei的背景

l 开源软件的功能介绍

l 开发适配过程及碰到和解决的问题

l DEMO设计、开发、部署过程

博客打上如下标签：

l 开源（必选）

l 开发者（必选）

l GaussDB数据库（可选）

l 云数据库 GaussDB（可选）

l 鲲鹏（可选）

l 昇腾（可选）

l Euler（可选）

4.      验收材料

参考资料

1. 开源for Huawei介绍、环境搭建、示例项目、开发和部署指南：https://gitcode.com/HuaweiCloudDeveloper/OpenSourceForHuaweiWiki/overview
2. 华为昇腾社区首页：https://www.hiascend.com/developer
3. 华为鲲鹏社区首页：https://www.hikunpeng.com/developer
4. 华为欧拉社区首页：https://www.openeuler.org/