DeepAgentsは、Ollamaツールを介してユーザーのローカル環境で大規模な言語モデルを実行する、完全にローカルな展開スキームを採用しています。このアーキテクチャ設計は、データプライバシー、実行可能性、モデルのオプション性という3つの主要な利点を提供します。
技術導入プログラム：ユーザーはまずPython 3.8+環境とOllamaツールをローカルにインストールし、AIエンジンとしてgpt-ossなどのオープンソースの言語モデルをダウンロードする必要がある。分析プロセス全体は完全にローカルで行われ、株価データはyfinanceライブラリを通じてリアルタイムで取得されるが、データ処理とモデル推論はすべてユーザー端末で行われる。
主な特徴は以下の通り：
- プライベートな操作：すべての機密データと中間分析結果は、ユーザーのデバイスを離れることはありません。
- 制御可能な計算リソース：ローカルのGPU/CPU構成に応じて、適切なサイズの言語モデルを選択できる。
- オープンソースの自由度：プロジェクトのコードは完全にオープンソースであり、ユーザーはデータソースを変更したり、分析モジュールを追加したりすることができます。
クラウドベースの金融分析ツールと比較すると、このローカライズされたソリューションは、ユーザー自身がコンピューティング・リソースを準備する必要がある一方で、投資戦略やポジション・データをサードパーティ・サービスにアップロードする際のプライバシーに関する懸念を完全に解消している。機関投資家やデータのセキュリティに敏感なプロのトレーダーにとって、このアーキテクチャは必要なセキュリティを提供する。
この答えは記事から得たものである。DeepAgents：プロ級の株式調査のためのAIインテリジェンスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ディープエージェントのローカル展開ソリューションはデータプライバシーと自律制御を保証する
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