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.NET C# セマンティック カーネル、Azure AI サービス、Azure Functions を使用した自動取引システム用の AI エージェントの構(gòu)築

Jan 08, 2025 am 07:16 AM

Building AI Agents for Automated Trading Systems Using .NET C# Semantic Kernel, Azure AI Services, and Azure Functions

このガイドでは、.NET、C#、セマンティック カーネル、Azure サービスを使用した AI を活用した自動取引システムの作成について詳しく説明します。 AI エージェントにより、リアルタイム分析、予測モデリング、自律的な取引決定が可能になります。 .NET C# セマンティック カーネル、.NET Core C# 8、ASP.NET Core Web API、Azure AI Services、Azure Functions、Azure Key Vault、Azure Cosmos DB (MongoDB API)、Azure Kubernetes を活用した機(jī)能的な AI エージェントの構(gòu)築について説明します。サービス (AKS)、および Python。

目次

  1. はじめに
  2. 前提條件
  3. アーキテクチャの概要
  4. 開発環(huán)境のセットアップ
  5. AI モデル開発 (Python および Azure ML)
  6. AI エージェント用の .NET C# セマンティック カーネルの統(tǒng)合
  7. .NET Core Web API の構(gòu)築
  8. AI モデルを .NET Core アプリケーションに統(tǒng)合する
  9. Azure Cosmos DB データ ストレージ
  10. 安全なシークレット管理のための Azure Key Vault
  11. Azure Functions を使用したイベント駆動型処理
  12. Docker コンテナ化
  13. Azure Kubernetes Service (AKS) へのデプロイ
  14. モニタリングとロギング
  15. 結(jié)論

はじめに

AI エージェントによって強(qiáng)化された自動取引システムは、過去のデータから學(xué)習(xí)し、市場動向を予測し、自律的に取引を?qū)g行します。このガイドでは、高度なテクノロジーとクラウド サービス、特に AI モデルをシームレスに統(tǒng)合するための .NET C# セマンティック カーネルを使用して、そのようなシステムを構(gòu)築する方法を説明します。

前提條件

  • Azure サブスクリプション: Microsoft Azure サービスへのアクセス。
  • 開発ツール: Visual Studio 2022 または .NET Core SDK、Python 3.8 と関連ライブラリを備えた Visual Studio Code。
  • Azure CLI: コマンドラインの Azure リソース管理用。
  • Docker: ローカルにインストールされています。
  • Azure Kubernetes Service (AKS): 基本的な知識。
  • .NET C# セマンティック カーネル: インストールされ、構(gòu)成されています。

アーキテクチャの概要

システムは以下で構(gòu)成されます:

  • AI モデル: Azure Machine Learning を使用して Python で開発されました。
  • .NET C# セマンティック カーネル: AI 機(jī)能を .NET Core アプリケーションに統(tǒng)合します。
  • ASP.NET Core Web API: AI エージェントの対話と取引実行のためのバックエンド。
  • Azure Cosmos DB: 取引データとモデル予測を保存します。
  • Azure Key Vault: 機(jī)密情報(bào) (API キー、接続文字列) を安全に保存します。
  • Azure Functions: リアルタイムのデータ取り込みなどのイベント駆動型プロセスを処理します。
  • Azure Kubernetes Service (AKS): スケーラビリティと高可用性のためにコンテナー化されたアプリケーションをホストします。
  • Azure AI サービス: 補(bǔ)足的な AI 機(jī)能 (オプション) を提供します。

開発環(huán)境のセットアップ

.NET Core SDK、Visual Studio (または VS Code)、.NET C# Semantic Kernel、Python 3.8、必要な Python ライブラリ (pandas、numpy、scikit-learn、joblib、)、Azure CLI、Docker デスクトップ。azureml-sdk

AI モデル開発 (Python および Azure ML)

  1. 取引戦略の定義: AI モデルの目的 (株価予測、市場動向分類など) を決定します。
  2. Azure ML ワークスペースのセットアップ: Azure CLI を使用して、リソース グループと Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
  3. AI モデルの開発: 関連するライブラリを使用してモデルをトレーニングするための Python スクリプト (例: ) を作成します。train_model.py
  4. Azure ML にモデルを登録します: Azure ML ワークスペース內(nèi)にトレーニングされたモデルを登録します。

AI エージェント用の .NET C# セマンティック カーネルの統(tǒng)合

  1. NuGet パッケージをインストールします: NuGet パッケージを .NET プロジェクトに追加します。Microsoft.SemanticKernel
  2. AI モデルの統(tǒng)合: セマンティック カーネルを使用して AI エージェントの機(jī)能を定義するクラス (例: ) を作成し、REST API またはその他の適切なメソッド経由で AI モデルを呼び出します。TradingAgentKernel
  3. Azure OpenAI サービス (オプション): セマンティック カーネルの Azure OpenAI バックエンド構(gòu)成を使用して、GPT-3 などの LLM を統(tǒng)合します。

.NET Core Web API の構(gòu)築

  1. プロジェクトの初期化: 新しい ASP.NET Core Web API プロジェクトを作成します。
  2. NuGet パッケージのインストール: Cosmos DB、Azure Key Vault、Semantic Kernel に必要なパッケージをインストールします。
  3. プロジェクト構(gòu)造のセットアップ: プロジェクトをコントローラー、サービス、モデルに編成します。
  4. アプリ設(shè)定の構(gòu)成: Azure Key Vault および Cosmos DB 構(gòu)成のプレースホルダーを含む appsettings.json を作成します。

AI モデルを .NET Core アプリケーションに統(tǒng)合する

  1. セマンティック カーネルを使用する: TradingAgentKernel クラスを API コントローラーに統(tǒng)合します。
  2. コントローラーの実裝: セマンティック カーネルを使用して AI モデルから予測を取得し、取引実行リクエストを処理する API コントローラーを作成します。

Azure Cosmos DB データ ストレージ

Cosmos DB .NET SDK を使用してデータベースと対話し、取引データとモデル予測を保存します。

安全なシークレット管理のための Azure Key Vault

  1. Azure Key Vault の作成: Azure CLI を使用して Key Vault インスタンスを作成します。
  2. シークレットの保存: 機(jī)密情報(bào) (接続文字列、API キー) を Key Vault に保存します。
  3. アプリケーションの構(gòu)成: 適切な .NET ライブラリを使用して Key Vault からシークレットを取得するようにアプリケーションを構(gòu)成します。

Azure Functions を使用したイベント駆動型処理

  1. Azure Function プロジェクトの作成: Azure Functions Core Tools を使用して、新しい Azure Function プロジェクトを作成します。
  2. 関數(shù)の実裝: リアルタイムのデータ取り込みを処理し、イベントに基づいて取引アクションをトリガーする関數(shù) (例: MarketDataIngestion) を作成します。
  3. 関數(shù)のデプロイ: 関數(shù)を Azure にデプロイします。
  4. メイン アプリケーションとの統(tǒng)合: 関數(shù)とメイン アプリケーション間の通信には Azure Event Grid または Service Bus を使用します。

Docker コンテナ化

アプリケーションをコンテナ化するための Dockerfile を作成します。

Azure Kubernetes Service (AKS) へのデプロイ

コンテナー化されたアプリケーションを AKS クラスターにデプロイします。

モニタリングとロギング

Azure Monitor for Containers を有効にし、アプリケーション レベルの監(jiān)視とログ記録に Application Insights を使用します。

結(jié)論

この包括的なガイドでは、.NET、C#、セマンティック カーネル、Azure サービスの組み合わせを使用した、堅(jiān)牢でスケーラブルで安全な AI を活用した自動取引システムの構(gòu)築について説明します。 プレースホルダーの値を?qū)g際の Azure リソース名と資格情報(bào)に置き換えてください。

以上が.NET C# セマンティック カーネル、Azure AI サービス、Azure Functions を使用した自動取引システム用の AI エージェントの構(gòu)築の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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