Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2939

[Renat Fatkhullin]

Vladimir Perervenko #:

Estoy totalmente de acuerdo. Es mucho trabajo. Dos preguntas:

1. ¿Pueden convertirse a ONNX los modelos creados con GPU?

2. Para obtener la predicción del modelo en ONNX en el MQL5 Expert Advisor, no necesitamos Python, ¿verdad? ¿Los cálculos los realizará el entorno onnxruntime?

1. Sí, depende del motor de origen, que puede convertir a ONNX dentro del opset existente

2. No necesitas Python para ejecutar el modelo, todo lo que necesitas es un archivo EX5 y un terminal. Incluso las bibliotecas ONNX Runtime no serán necesarias en un futuro próximo

[Aleksey Vyazmikin]

Renat Fatkhullin #:

2. No necesitas Python para ejecutar el modelo, todo lo que necesitas es un archivo EX5 y un terminal. Incluso las librerías ONNX Runtime pronto serán innecesarias

¿Y entonces funcionará esto en semiconductores?

[Vladimir Perervenko]

Renat Fatkhullin #:

1. Sí, depende del motor fuente que pueda convertir a ONNX dentro del opset existente

2. No necesitas Python para ejecutar el modelo, todo lo que necesitas es un archivo EX5 y un terminal. Incluso las bibliotecas ONNX Runtime no serán necesarias en un futuro próximo

1. ¿y tenemos opset=14 ? Yo uso PyTorch(1.12.1) y TF(2.10).

Предупреждение: TensorFlow 2.10 был последним выпуском TensorFlow, который поддерживал GPU в родной Windows. 
Начиная с TensorFlow 2.11 , вам нужно будет установить TensorFlow в WSL2 или установить tensorflow-cpu и, 
при желании, попробовать TensorFlow-DirectML-Plugin.

2.Extremadamente importante y esta será la mayor ventaja de esta integración. Genial

[Aleksey Nikolayev]

Lo más interesante es saber si los modelos ONNX hechos en R funcionarán.

Sería útil disponer de una lista de versiones y opsets de ONNX compatibles.

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Nikolayev #:

Lo más interesante es saber si los modelos ONNX hechos en R funcionarán.

Incluso podemos agravar la pregunta. ¿Correrán en linux los modelos ONNX hechosen R?

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Lo más interesante es saber si los modelos ONNX hechos en R funcionarán.

No estaría de más una lista de versiones y opsets de ONNX compatibles.

Apoyo la pregunta

[Vladimir Perervenko]

mytarmailS #:
Segunda pregunta

¿Qué paquetes de R utiliza para crear modelos?

[Evgeny Dyuka]

Aleksey Nikolayev #:

Voy a publicar el proyecto en el archivo por si acaso.

Gracias, pero estoy saltando fuera ... es demasiado caro para ir más lejos, no tengo tanto tiempo ))

[mytarmailS]

Vladimir Perervenko #:

¿Qué paquetes de R utilizas para crear modelos?

Los habituales, lo mismo "random forest" "intrees" "arules" "arules sequence" "dbscan".

Pero eso es el 5%.

Y el otro 95% son cosas escritas por uno mismo.

Si no puedes incrustar código propio en onnx, entonces no me interesa.

También la mitad de mis algoritmos se reinician en cada paso, ya que he oído que esto no funciona con onnx.

[Vladimir Perervenko]

mytarmailS #:
Los de siempre, los mismos "random forest" "intrees" "arules" "arules sequence" "dbscan".

Pero eso es el 5%.

Y el otro 95% son cosas escritas por uno mismo.

Si no puedes incrustar nada de tu propio código en onnx, entonces no me interesa.

Además, la mitad de mis algoritmos se reinician en cada paso, ya que he oído que esto no funciona con onnx.

Por supuesto que no. De forma muy primitiva, la secuencia de obtención de un modelo en formato ONNX es la siguiente: creas un modelo, lo entrenas, lo optimizas. A continuación, en un programa especial (convertidor) se hace pasar una unidad de datos de entrada por el modelo entrenado. El conversor registra la secuencia de cálculos del modelo de previsión y la guarda en formato onnx. Este modelo puede ejecutarse en cualquier plataforma que disponga de onnxruntime. Sólo forecast/predict no truntime.

No conozco ningún paquete en R que tenga un conversor a ONNX. Quizás el paquete torch(R) lo añada, pero habría que solicitarlo a los desarrolladores del paquete.

Probablemente haya otras posibilidades de conversión, pero en Python. No lo he investigado en profundidad. Echa un vistazo aquí