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PyBroker —— 为机器学习构建的算法交易框架

PyBroker 是一个 Python 框架旨在开发算法交易策略,重点是使用机器学习的策略。借助 PyBroker,你可以轻松创建和微调交易规则,构建强大的模型,并获得对策略绩效的宝贵见解。 特性: 内置NumPy并使用Numba加速的超快速回测引擎。 轻松创建和执行跨多种工具的交易规则和模型的能力。 从Alpaca和Yahoo Finance或你自己的数据提供商处访问历史数据。 使用Walkforward Analysis训练和回测模型的选项,模拟策略在实际交易中的表现。 更可靠的交易指标使用随机引导来提供更准确的结果。 缓存下载的数据、指标和模型,以加快你的开发过程。 并行计算可实现更快的性能。 使用 PyBroker,你将拥有创建由数据和机器学习支持的成功交易策略所需的所有工具。 示例: 基于规则的策略: from pybroker import Strategy, YFinance, highest def exec_fn(ctx): # Require at least 20 days of data. if ctx.bars < 20: return ...

MosaicML 推出 300 亿参数模型,训练成本 70 万

AI 创业公司 MosaicML 近日发布了其语言模型 MPT-30B,单从参数来看,这个模型具有 300 亿参数,放在如今动则上千亿参数的模型领域中并没有什么突出的地方。但这个新模型的训练成本却只有其他模型的零头,有望扩大模型在更广泛领域的运用。 MosaicML 的首席执行官兼联合创始人 Naveen Rao 表示,MPT-30B 的训练成本为 70 万美元,远低于训练 GPT-3 所需的数千万美元。此外,MPT-30B 模型的质量超过了 OpenAI 在 2020 年发布的初版 GPT-3。由于 MPT-30B 的成本较低,体积较小,它也可以更快速地被训练,并部署在本地硬件设备上。 MosaicML 使用了 Alibi 和 FlashAttention 技术来优化模型,可以实现更长的文本长度和对 GPU 计算的高利用率。MosaicML 也是少数几个能够使用 Nvidia H100 GPU 的实验室,相比以往,这使得每 GPU 的吞吐量增加了 2.4 倍以上,带来更快的完成时间。 300 亿参数这是一个在大模型领域经常看到的数字,300 亿参数为什么这么特殊呢?MosaicML ...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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