トレーニング・リソースの制約をモデル化する3つの効果的なソリューション
Qlibは、リソースの制約があるさまざまなシナリオに対して柔軟なソリューションを提供します：
- 軽量モデルの選択優先使用
LGBModelなどの決定木ベースのモデルは、ディープラーニングモデルと比較して、学習速度が5～10倍速く、メモリ消費量が80%少ない。num_threadsパラメータは、使用するCPUコア数を制御する。 - クラウド展開ソリューションAWSやAzureにQlib-Serverをデプロイし、クラウドサービスのエラスティックなコンピュートリソースを活用します。
microsoft/qlib-serverすべての依存関係はプリインストールされており、起動時に分散トレーニングの準備が整っている。 - インクリメンタル・トレーニング・テクニック継続的な学習ニーズには
model.fitQlibのDatasetHクラスは当然この学習方法をサポートしている。
リソース最適化の推奨：ローカル開発フェーズでは、少量のサンプルデータ（例えば最初の100銘柄）を使用してアルゴリズムロジックを迅速に反復し、その後、完全なトレーニング中に全データ量に切り替える。同時に、以下のように設定するのが合理的である。early_stopping_rounds無効な計算を避ける。
この答えは記事から得たものである。Qlib：マイクロソフトが開発したAI定量投資調査ツールについて
