O DeepAgents emprega um esquema de implementação totalmente local, executando o modelo de linguagem grande no ambiente local do usuário por meio da ferramenta Ollama. Esse projeto arquitetônico oferece três vantagens principais: privacidade dos dados, capacidade de execução e opcionalidade do modelo.
Programa de implementação de tecnologia:Os usuários precisam primeiro instalar localmente o ambiente Python 3.8+ e as ferramentas Ollama e, em seguida, baixar modelos de linguagem de código aberto, como o gpt-oss, como o mecanismo de IA. Todo o processo de análise é feito completamente localmente, os dados de ações são obtidos em tempo real por meio da biblioteca yfinance, mas todo o processamento de dados e a inferência do modelo são feitos no terminal do usuário.
Os principais recursos incluem:
- Operação privada: todos os dados confidenciais e resultados de análises intermediárias não saem do dispositivo do usuário
- Recursos computacionais controláveis: o modelo de linguagem do tamanho certo pode ser selecionado de acordo com a configuração local da GPU/CPU
- Liberdade de código aberto: o código do projeto é totalmente aberto, permitindo que os usuários modifiquem a fonte de dados ou adicionem módulos de análise
Em comparação com as ferramentas de análise financeira baseadas na nuvem, essa solução localizada, embora exija que os usuários preparem seus próprios recursos de computação, resolve completamente as preocupações com a privacidade do upload de estratégias de investimento e dados de posição para serviços de terceiros. Para investidores institucionais e operadores profissionais preocupados com a segurança dos dados, essa arquitetura oferece a segurança necessária.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepAgents: uma inteligência de IA para pesquisa de ações de nível profissionalO
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch