DeepAgents verwendet ein vollständig lokales Einsatzschema, bei dem das große Sprachmodell über das Ollama-Tool in der lokalen Umgebung des Benutzers ausgeführt wird. Dieses architektonische Design bietet drei wesentliche Vorteile: Datenschutz, Lauffähigkeit und Modelloptionalität.
Programm zur Einführung von Technologien:Die Benutzer müssen zunächst die Python 3.8+ Umgebung und die Ollama-Tools lokal installieren und dann Open-Source-Sprachmodelle wie gpt-oss als KI-Engine herunterladen. Der gesamte Analyseprozess wird vollständig lokal durchgeführt. Die Aktiendaten werden in Echtzeit über die yfinance-Bibliothek abgerufen, aber die gesamte Datenverarbeitung und Modellinferenz erfolgt auf dem Benutzerterminal.
Die wichtigsten Merkmale sind:
- Privater Betrieb: alle sensiblen Daten und Zwischenergebnisse der Analyse verlassen das Gerät des Nutzers nicht
- Steuerbare Rechenressourcen: Die richtige Größe des Sprachmodells kann entsprechend der lokalen GPU/CPU-Konfiguration ausgewählt werden
- Open-Source-Freiheit: Der Projektcode ist vollständig quelloffen, so dass die Benutzer die Datenquelle ändern oder Analysemodule hinzufügen können.
Im Vergleich zu cloudbasierten Finanzanalysetools erfordert diese lokalisierte Lösung zwar, dass die Nutzer ihre eigenen Rechenressourcen bereitstellen, doch die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes beim Hochladen von Anlagestrategien und Positionsdaten auf Drittanbieterdienste werden vollständig ausgeräumt. Für institutionelle Anleger und datenschutzbewusste professionelle Händler bietet diese Architektur die notwendige Sicherheit.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepAgents: eine KI-Intelligenz für professionelles AktienresearchDie
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