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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3289
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.10 或更高版本(推荐使用 Conda 管理环境)
- 已安装 pip
- 可用的 LLM 服务凭据,例如 OpenAI API Key
- (可选)已安装 Docker,用于运行 Web API 和 UI
安装与启动步骤
-
1检查 Python 版本
LIDA 要求 Python 3.10 或更高,建议用 Conda 创建独立环境,避免依赖冲突。
python --version -
2安装 LIDA 库
通过 pip 安装最新版 LIDA,这是官方推荐的主要安装方式。
pip install -U lida -
3更新依赖库
LIDA 依赖 llmx 和 openai,若之前装过需一并升级到最新版本。
pip install -U llmx openai -
4配置 API Key
设置环境变量,把 <your key> 换成你自己的 OpenAI 密钥,其他提供商参考 llmx 文档。
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx -
5验证导入
尝试导入核心模块,能正常导入且无报错即说明安装成功。
python -c "from lida import Manager, llm" -
6可选:Docker 启 Web UI
在仓库根目录执行,需先装 Docker 并已设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。
docker compose up -
7可选:源码开发模式
从 GitHub 克隆仓库后,在仓库根目录以可编辑模式安装,便于二次开发。
git clone https://github.com/microsoft/lida.git cd lida pip install -e . -
8可选:启用信息图
信息图生成功能处于 beta,需安装带 infographics 扩展的版本。
pip install lida[infographics]
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
OPENAI_API_KEY | 是 | OpenAI 等模型服务的访问密钥,安装后必须设置。 | sk-xxxxxxxx |
api_base | 否 | 使用 OpenAI 兼容端点(如本地 vllm 服务)时的接口地址。 | http://localhost:8000/v1 |
api_key | 否 | 兼容端点使用的密钥,vllm 示例中可填占位值。 | EMPTY |
model_name | 否 | 指定本地或自托管模型名称。 | uukuguy/speechless-llama2-hermes-orca-platypus-13b |
如何确认成功
执行 `python -c "from lida import Manager, llm"` 无报错,即表示库安装与依赖可用;Docker 方式则确认容器正常启动。
常见问题
Q:最低 Python 版本是多少?
A:README 明确要求 Python 3.10 或更高,建议用 Conda 建环境,避免与其他项目依赖冲突。
Q:必须用 OpenAI 吗?
A:不是。LIDA 支持 OpenAI、Azure OpenAI、PaLM、Cohere、Huggingface 等多种模型提供商,密钥配置方式见 llmx 项目文档。
Q:如何接入本地模型?
A:可用 OpenAI 兼容端点,例如本地运行的 vllm 服务,设置 api_base、api_key 和 model_name 后传入 Manager 使用。
Q:信息图功能怎么开启?
A:信息图生成仍是 beta,需要额外安装 `pip install lida[infographics]` 后才可使用。
Q:会执行生成的代码吗?
A:会。LIDA 通过生成并执行代码来创建可视化,官方提醒务必在安全环境中运行。
注意事项
- LIDA 会生成并执行代码,请在受控的安全环境中运行,避免执行不可信内容。
- 安装前先确认 Python 版本为 3.10 或更高。
- 若此前已安装 llmx 或 openai,请用 -U 参数升级以免版本不兼容。
- 使用 docker compose up 前需先安装 Docker 并设置好 OPENAI_API_KEY 环境变量。
核心亮点
- 自然语言直接生成可视化代码,降低使用门槛
- 支持多种图表库和主题,灵活适配不同场景
- 内置可视化评估和编辑功能,提升图表质量
不足之处
- 依赖外部LLM API,可能增加使用成本
- 生成复杂图表时准确性和稳定性有待提升
- 文档/社区待观察
适用场景
- 快速生成数据探索报告
- 非技术用户制作图表
- 自动化生成数据可视化内容
替代项目
AutoViz、PandasGUI、Plotly Express
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