Pythonアルゴリズムトレーディング パート3:クラウド取引の自動化
danielyouk
この講義では、アルゴリズム取引をローカルコンピューターとクラウド環境で自動化する過程を扱い、実習を中心に進められます。
中級以上
Python, Quant, github-actions
シリコンバレーLLMプロジェクト現役者から学ぶ、LLM Fine-Tuningのノウハウが満載です。
受講生 46名
難易度 初級
受講期間 無制限
LLM ファインチューニング
Multi GPUs
OpenAI API
Ollama
Hugging Face
同じAIはもうやめて!
シリコンバレーLLMプロジェクトリードのAIカスタマイジング実践ノウハウを共有します。
✅API &ファインチューニング&マルチGPUを一度に
本番LLMの開発に必要なコアスキルであるAPI活用、データセット生成、ファインチューニング、マルチGPU設定など、コアスキルを一つの講義に盛り込んでいます。
✅ RunPodの使い方を簡単かつ迅速に
マルチGPU活用の核心、RunPod! 公式文書で必要な部分だけコック拾い時間無駄なく効率的にマルチGPU環境を構築
RunPodはクラウドで仮想GPUを借りてAIモデルを訓練し展開できるサービスです。
Multi GPUを使用して、ハードウェアの制限なしにLLMトレーニングを効率的に進める方法を学ぶことができます。

チャットGPTのようにスマートなAI、今自分で作ってみてください!

OpenAI APIを活用してデータ不足の問題を解決し、モデル学習に必要な高品質のデータを効率的に確保できます。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
completion = client.chat.completions.create(
model= "gpt-4o" ,
messages=[
{ "role" : "developer" , "content" : "You are a helpful assistant." },
{
"role" : "user" ,
"content" : "Translate the following English text into a Shakespearean style."
}
]
)
print (completion.choices[ 0 ].message) OpenAI APIでデータを生成し、Hugging FaceからLLMをダウンロードし、Ollamaでモデルを実行し、RunPod GPUで最適化まで!
オペレーティングシステムとバージョン(OS):Windows、macOS、LinuxなどのすべてのOSが利用可能です。
使用ツール: Visual Studio Code, Ollama, Hugging Face Api, OpenAI API, llama.cpp
PC仕様:インターネット接続が可能な基本仕様のPC
提供する学習資料の形式: Jupyter Notebook, 講義 Script
すべてのレッスンの内容はテキストファイルとして提供されます。
選手の知識は必要ありません。
講義で扱うハギングフェイスapiの使い方が慣れていない方には少し難しく感じるかもしれませんが、授業内容に従いながらchatgpt検索などを通じて十分に解決できる部分です。
掲示板の活用を促進します。
学習対象は
誰でしょう?
自分だけのチャットモデルを作ってみたい開発者
Multi GPU モデルトレーニングを学びたい皆さん
前提知識、
必要でしょうか?
(Optional) Chatgpt 検索を通じた問題解決能力
669
受講生
72
受講レビュー
74
回答
4.8
講座評価
7
講座
LLMベースのAI企業でPod Leadとして活動
ソウル大学 機械航空工学部卒業
欧州所在の大学院で機械航空工学修士修了
ドイツ所在の工学研究機関にて博士課程の研究に従事
欧州の大手エネルギー企業でのSenior Data Scientist経験
英国のエネルギーコンサルティング企業にてSenior Consultantとして活動
Databricksベースのデータエンジニアリングプロジェクトを遂行
Kaggle 株式取引 AI コンペティションで上位 3% の成果
AI Agent開発チームリーダーとして現在活動中 Development Team Lead
全体
20件 ∙ (3時間 26分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
8件
4.8
8件の受講レビュー
受講レビュー 9
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 58
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 155
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
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