ONNX Runtime is a cross-platform inference and training machine-learning accelerator . ONNX Runtime inference can enable faster customer experiences and lower costs, supporting models from deep learning frameworks such as PyTorch and TensorFlow/Keras as well as classical machine learning libraries such as scikit-learn, LightGBM, XGBoost, etc...
내가 올바르게 이해했다면 ONNX를 단순화 한 작업 계획은 다음과 같습니다:
MQL5_Input_Data -> ONNX -> MQL5_TS, 여기서:
MQL5_Input_Data - 데이터 수집
ONNX - 모델(가중 계수가 있는 신경망)
MQL5_TS - 핸들러 및 트레이딩 시스템.
ONNX 모델이 어떻게 실행되는지, MT5에서 직접 실행되는지 또는 파이썬을 이 목적으로 사용해야 하는지 여부는 명확하지 않습니다.
제가 올바르게 이해했다면 ONNX로 작업하는 방식은 다음과 같이 간단합니다:
MQL5_Input_Data -> ONNX -> MQL5_TS, 여기서:
MQL5_Input_Data - 데이터 수신
ONNX - 모델(가중 계수가 있는 신경망)
MQL5_TS - 핸들러 및 트레이딩 시스템.
ONNX 모델이 어떻게 실행되는지, MT5에서 직접 실행되는지 또는 파이썬을 사용해야 하는지 여부는 명확하지 않습니다.
제가 올바르게 이해했다면 ONNX로 작업하는 방식은 다음과 같이 간단합니다:
MQL5_Input_Data -> ONNX -> MQL5_TS, 여기서:
MQL5_Input_Data - 데이터 수신
ONNX - 모델(가중 계수가 있는 신경망)
MQL5_TS - 핸들러 및 트레이딩 시스템.
ONNX 모델이 어떻게 실행되는지, MT5에서 직접 실행되는지 또는 파이썬을 사용해야하는지 여부는 명확하지 않습니다.
ONNX 모델이 어떻게 실행되는지, MT5에서 직접 실행되는지 아니면 파이썬이 관여해야 하는지 여부는 명확하지 않습니다.
분명한 것은 MT5에 포함된 Microsoft의 onnxruntime을 통해 실행된다는 것입니다. 모델을 실행하기 위해 터미널의 루트에 일부 dll을 추가해야 하는 순간이 잠시 있었습니다.
MT5가 해줍니다. 나중에 봇 본체에 어떻게 꿰매어지는지 - Renat가 쓴 것 같은데 기억이 나지 않습니다. 출력은 봇의 실행 파일일 뿐입니다.
ONNX가 포함된 EA가 단지 exe일 뿐이라면 주최 측에서 ONNX가 사용되었다는 것을 어떻게 알 수 있을까요?
아니면 "걱정하지 마세요, 그들은 알게 되겠죠!")))))
ONNX가 포함된 EA가 단지 exe에 불과하다면 주최 측에서 ONNX가 사용되고 있다는 사실을 어떻게 알 수 있을까요?
또는 "걱정하지 마세요, 그들은 알 것입니다!"))))
ONNX가 포함된 EA가 단지 exe에 불과하다면 주최 측에서 ONNX가 사용되고 있다는 사실을 어떻게 알 수 있을까요?
아니면 "걱정하지 마세요, 그들은 알게 되겠죠!"?)))))
아니요, 모델은 리소스로 추가됩니다.
리소스로서의 모델은 EA exe에 포함되어 있고, 그 exe는 주최자에게 전송됩니다. ONNX 모델이 전혀 없는 경우까지 무엇이든 exe에 포함될 수 있습니다)))).
글쎄요, 그게 제가 말하는 것입니다. 리소스로서의 모델은 EA exe에 포함되어 있고, exe는 주최자에게 전송됩니다. ONNX 모델이 전혀없는 것까지 무엇이든 exe에 포함될 수 있습니다.)
))
아니요, ONNX 출시에 대한 메시지가 있습니다. 그리고 그들은 exeshnik이 아닌 모델을 수락 한 다음 모두에 대해 동일한 템플릿으로 모델을 실행합니다.