Обсуждение статьи "Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 4): Обучение собственной LLM с помощью GPU"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 4): Обучение собственной LLM с помощью GPU:
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
В предыдущей статье мы кратко обсудили, как создавать наборы данных для больших языковых моделей, и продемонстрировали, как обучить языковую модель, используя только центральный процессор (CPU), на простом примере. Однако мы не тестировали модель, поскольку это была всего лишь предварительно обученная модель. В этой статье мы продолжим обсуждение обучения моделей, на этот раз с использованием графических процессоров (GPU). Обратите внимание - пример исключительно демонстрационный. Модель все еще недостаточно мощная, поэтому в этой статье мы не будем рассматривать ее тестирование. Тестирование будет рассмотрено в последующих статьях.
Ранее, во второй части серии, мы рассматривали настройку сред ускорения CUDA. Теперь мы сосредоточимся на использовании видеокарт AMD для ускорения обучения, что послужит дополнением к предыдущей статье. В настоящее время настройка среды для видеокарт NVIDIA относительно проста, в то время как настройка среды для карт AMD может представлять определенные трудности. В этой статье мы рассмотрим решения распространенных проблем, которые позволят вам плавно ускорить обучение собственной модели финансового языка с использованием видеокарт AMD. Если вы используете видеокарты NVIDIA, не волнуйтесь — методы обучения те же. Если вы уже настроили среду CUDA, вы можете следовать инструкциям по обучению, приведенным в этой статье, не сосредотачиваясь на конкретных этапах настройки для видеокарт AMD.
Автор: Yuqiang Pan