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  • 2024-11-18大规模向量检索与量化方法
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  • 2024-11-18国内程序化交易和量化交易有哪些好用的框架与工具?
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  • 2024-11-16一篇文章教会什么是股票量化分析
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  • 2024-11-15量化训练及精度调优经验分享
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  • 2024-11-14向量动态量化
    本文介绍向量检索服务DashVector动态量化功能和作用。背景介绍量化(Quantization)是向量检索技术中一种常用的优化方法,通过一定程度的精度(召回率)损失,来换取性能的大幅度提升,以及内存占用(索引文件大小)大幅度降低。向量检索服务DashVector支持向量的动态量化,用户仅需在新建Collecti
  • 2024-11-11深度学习中模型轻量化及具体方案应用
    模型轻量化介绍在深度学习中,模型轻量化是一项关键技术,用于在不显著损失模型精度的前提下减少模型的计算量和存储需求。轻量化技术尤其适用于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统)上部署模型。模型轻量化的核心目标是提高推理速度、降低功耗、减少内存占用,以便在边缘设备上实
  • 2024-11-09量化交易系统开发-实时行情自动化交易-Okex衍生数据
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  • 2024-11-09量化交易中,模型验证为何如此重要?
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  • 2024-11-09程序化交易和量化投资,谁在赚谁的钱?
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  • 2024-11-07高薪AI职位的痛,1186万应届生最懂!!
    前言开设AI专业容易,培养人才不易2024年秋招,已临近收尾。近年来,高校毕业生的数量呈现逐年增长的势态,预计2025年应届生高达1186万人,再刷历史新高。这意味着,求职竞争愈发激烈。需要注意的是,虽然多地放宽应届生身份认定标准,近2至3年内毕业的高校生都算,但多数公司的橄榄枝依
  • 2024-11-05从零学习大模型(十四)-----量化(一)
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  • 2024-11-01推理优化(1)
    吐槽在连续挖了好几个坑之后,又开了一个新的坑:推理优化。它属于一个llm底层的应用,目的是在操作系统层面来优化llm的执行速度进而优化整个模型。那闲话少说,我们正式开始。llm的过程prefill阶段与decoding阶段prefilldecoding这两者的区别是prefill会先把所有的数据进行拿出
  • 2024-10-31基于Datawhale开源量化投资学习指南(11):LightGBM在量化选股中的优化与实战
    1.概述        在前几篇文章中,我们初步探讨了如何通过LightGBM模型进行量化选股,并进行了一些简单的特征工程和模型训练。在这一篇文章中,我们将进一步深入,通过优化超参数和实现交叉验证来提高模型的效果,并最终通过回测分析来验证我们所选股票的表现。2.LightGBM超
  • 2024-10-31QLoRA原理分析
    QLoRA是LoRA的量化版本,在LoRA的基础上,对权重W进行量化,如图2所示,以进一步减少对GPU显存的需求。1、算法论文及代码论文《QLORA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs》 https://arxiv.org/pdf/2305.14314代码 https://github.com/artidoro/qlora
  • 2024-10-30大模型低资源部署策略
    文章目录解码效率分析大模型训练后量化方法经验性分析与相关结论    由于大模型的参数量巨大,在解码阶段需要占用大量的显存资源,因而在实际应用中的部署代价非常高。在本文中,我们将介绍一种常用的模型压缩方法,即模型量化(ModelQuantization),来减少大模型的显
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  • 2024-10-28量化交易中,如何获取实时市场行情数据?
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  • 2024-10-28中阳智能量化系统:金融科技助推全球市场新格局
    随着量化交易的崛起,越来越多的金融机构与投资者意识到数据驱动策略的重要性。中阳智能量化系统正是这一市场需求的创新回应,通过整合大数据、机器学习及高速交易技术,为投资者提供了智能化、精细化的市场分析与交易执行服务。一、中阳智能量化系统的核心优势实时高效的数据采