記事「独自のLLMをEAに統合する(第1部):ハードウェアと環境の導入」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.01.29 15:47 新しい記事「独自のLLMをEAに統合する(第1部):ハードウェアと環境の導入」はパブリッシュされました: 今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。 LLMをローカルに展開する場合、ハードウェア構成は非常に重要な部分です。ここでは主にメインストリームPCについて説明し、MacOSやその他のニッチな製品については説明しません。 LLMの展開に使用される製品には、主にCPU、GPU、メモリ、ストレージデバイスが含まれます。このうち、CPUとGPUはモデルを実行するための主要なコンピューティングデバイスであり、メモリとストレージデバイスはモデルとデータを保存するために使用されます。 正しいハードウェア構成は、モデルの実行効率を確保するだけでなく、モデルのパフォーマンスにもある程度の影響を与えます。したがって、ニーズと予算に応じて適切なハードウェア構成を選択する必要があります。 作者: Yuqiang Pan 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
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今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
LLMをローカルに展開する場合、ハードウェア構成は非常に重要な部分です。ここでは主にメインストリームPCについて説明し、MacOSやその他のニッチな製品については説明しません。
LLMの展開に使用される製品には、主にCPU、GPU、メモリ、ストレージデバイスが含まれます。このうち、CPUとGPUはモデルを実行するための主要なコンピューティングデバイスであり、メモリとストレージデバイスはモデルとデータを保存するために使用されます。
正しいハードウェア構成は、モデルの実行効率を確保するだけでなく、モデルのパフォーマンスにもある程度の影響を与えます。したがって、ニーズと予算に応じて適切なハードウェア構成を選択する必要があります。
作者: Yuqiang Pan