Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2965
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А. Redozubov en 30-100 años será algo así como Einstein ahora, un genio en un cubo ...
Por cierto, GPT4 salió, y no pasó nada especial, esta arquitectura no dará AI real cuántos trillones de parámetros no se cargan como él dice.
¿Quién ha intentado convertir sus modelos a ONNX y ejecutarlos en el probador?
¿Podrías sugerir un paquete Py para convertir MOJO -> ONNX o JSON -> ONNX. No todos los modelos se pueden convertir directamente a ONNX (por ejemplo, H2O y algunos otros).
Acerca de AI
Redozubov es un técnico, licenciado en matemáticas aplicadas, y por tanto no tiene formación especial para hablar de IA. Un diletante.
Lean a Chernigovskaya, al menos el hombre tiene una educación de perfil, que utiliza toda su vida, es ampliamente reconocido en el mundo.
Redozubov es un técnico, licenciado en matemáticas aplicadas, y por tanto no tiene formación especial para hablar de IA. Un diletante.
)))) Ni siquiera voy a decir nada.
¿Quién ha intentado convertir sus modelos a ONNX y ejecutarlos en el probador?
Intenté convertir, pero no ejecutar - quería esperar a tener ejemplos que funcionaran.
Y tuve un colapso - reemplacé el proyecto con una copia de seguridad antigua. Lo más molesto fue que todo se abrió en ME y archivos allí comenzó a cambiar su contenido de forma automática ante mis ojos - fue muy doloroso verlo - al menos escribieron una advertencia y se ofreció a guardar la versión abierta....
El primer enlace de la búsqueda da https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/productionizing.html.
Gracias He probado este paquete, sin suerte. Sólo se convierte un modelo GBM. No sirve.
Gracias He probado este paquete, sin éxito. Sólo se convierte un modelo GBM. No sirve.
No lo he mirado, pero dice
Conversión de MOJOs al formato ONNX
Para convertir un MOJO de H2O al formato ONNX, utilice el paquete python onnxmltools. Actualmente, sólo un subconjunto de H2O MOJOs puede convertirse al formato ONNX:
algoritmos soportados: GBM
admite la distribución multinomial con 3 o más clases (de lo contrario, utilice la binomial)
no admite las distribuciones poisson, gamma o tweedie
no admite modelos con divisiones categóricas
Para ver ejemplos y más documentación, consulte el proyecto onnxmltools en github.
Gracias He probado este paquete, sin éxito. Sólo se convierte un modelo GBM. No sirve.
¿Has probado https://github.com/PINTO0309/json2onnx?
Gracias. Es parte del gran paquete simple-onnx-processing-tools(v1.1.16). No estoy muy familiarizado con Python, así que no he podido entrar en él. Aparentemente es un tema aparte y no muy sencillo. Lleva su tiempo.