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让 AI 助手在 Kaggle 上远程运行 GPU 加速的 Python 代码与数据实验。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"mcp-server-kaggle-exec" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请在 Kaggle 环境中运行这段 PyTorch 训练代码，启用 GPU，安装缺失依赖，保存训练日志，并返回最终准确率与关键报错信息。
返回训练结果摘要、日志要点、依赖安装情况，以及可复现的运行说明。
在 Kaggle 上执行这段用于 CSV 数据清洗和可视化的 Python 代码，读取上传的数据文件，输出统计摘要、缺失值分析和图表结果说明。
得到完整的数据分析结果，包括统计表、异常说明与主要可视化结论。
请把这段模型推理脚本放到 Kaggle 运行，检查 CUDA 是否可用，执行样例输入，并告诉我运行时间、显存占用和输出结果。
返回推理是否成功、性能指标、输出样例，以及可能的兼容性问题。
让 AI 代理本地执行 Python、运行脚本并安装依赖包，完成开发与数据任务。