How to overcome computational resource constraints for machine learning model training in quantitative research?

2025-08-28

1.7 K

应对模型训练资源限制的三种有效方案

针对不同场景的资源限制，Qlib提供灵活解决方案：

轻量级模型选择：优先使用LGBModel等基于决策树的模型，相比深度学习模型训练速度提升5-10倍，内存消耗降低80%。可通过num_threads参数控制CPU核心使用数量。
Cloud Deployment Solutions：在AWS或Azure上部署Qlib-Server，利用云服务弹性计算资源。Docker镜像microsoft/qlib-server已预装所有依赖，启动后即可分布式训练。
增量训练技巧：对于持续性学习需求，可采用model.fit的增量训练模式，每次只加载最新数据，避免全量数据重复处理。Qlib的DatasetH类天然支持这种训练方式。

资源优化建议：在本地开发阶段使用小样本数据(如前100支股票)快速迭代算法逻辑，完整训练时再切换至全量数据。同时合理设置early_stopping_rounds避免无效计算。