pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Membina Ejen AI untuk Sistem Dagangan Automatik Menggunakan Kernel Semantik C# .NET, Perkhidmatan AI Azure dan Fungsi Azure
Membina Ejen AI untuk Sistem Dagangan Automatik Menggunakan Kernel Semantik C# .NET, Perkhidmatan AI Azure dan Fungsi Azure
Jan 08, 2025 am 07:16 AM
Panduan ini memperincikan penciptaan sistem perdagangan automatik dikuasakan AI menggunakan perkhidmatan .NET, C#, Semantic Kernel dan Azure. Ejen AI membolehkan analisis masa nyata, pemodelan ramalan dan keputusan perdagangan autonomi. Kami akan merangkumi pembinaan ejen AI berfungsi yang memanfaatkan Kernel Semantik .NET C#, .NET Core C# 8, API Web Teras ASP.NET, Perkhidmatan Azure AI, Fungsi Azure, Bilik Kekunci Azure, Azure Cosmos DB (API MongoDB), Azure Kubernetes Perkhidmatan (AKS) dan Python.
Jadual Kandungan
- Pengenalan
- Prasyarat
- Gambaran Keseluruhan Seni Bina
- Persediaan Persekitaran Pembangunan
- Pembangunan Model AI (Python & Azure ML)
- Mengintegrasikan Kernel Semantik C# .NET untuk Ejen AI
- Membina API Web Teras .NET
- Menyepadukan Model AI ke dalam Aplikasi Teras .NET
- Storan Data Azure Cosmos DB
- Azure Key Vault untuk Pengurusan Rahsia Selamat
- Pemprosesan Didorong Peristiwa dengan Fungsi Azure
- Pekontena Docker
- Pengerahan ke Perkhidmatan Azure Kubernetes (AKS)
- Pemantauan dan Pembalakan
- Kesimpulan
Pengenalan
Sistem dagangan automatik, dipertingkatkan oleh ejen AI, belajar daripada data sejarah, meramalkan arah aliran pasaran dan melaksanakan dagangan secara autonomi. Panduan ini menunjukkan pembinaan sistem sedemikian menggunakan teknologi canggih dan perkhidmatan awan, terutamanya Kernel Semantik .NET C# untuk penyepaduan model AI yang lancar.
Prasyarat
- Langganan Azure: Akses kepada perkhidmatan Microsoft Azure.
- Alat Pembangunan: Visual Studio 2022 atau Visual Studio Code dengan .NET Core SDK, Python 3.8 dengan pustaka yang berkaitan.
- Azure CLI: Untuk pengurusan sumber Azure baris arahan.
- Docker: Dipasang secara setempat.
- Perkhidmatan Azure Kubernetes (AKS): Kebiasaan asas.
- Irin Semantik C# .NET: Dipasang dan dikonfigurasikan.
Gambaran Keseluruhan Seni Bina
Sistem ini terdiri daripada:
- Model AI: Dibangunkan dalam Python menggunakan Pembelajaran Mesin Azure.
- Irin Semantik C# .NET: Mengintegrasikan keupayaan AI ke dalam aplikasi Teras .NET.
- API Web Teras ASP.NET: Bahagian belakang untuk interaksi ejen AI dan pelaksanaan perdagangan.
- Azure Cosmos DB: Menyimpan data dagangan dan ramalan model.
- Azure Key Vault: Menyimpan maklumat sensitif (kunci API, rentetan sambungan) dengan selamat.
- Fungsi Azure: Mengendalikan proses dipacu peristiwa seperti pengingesan data masa nyata.
- Perkhidmatan Azure Kubernetes (AKS): Mengehos aplikasi kontena untuk kebolehskalaan dan ketersediaan tinggi.
- Perkhidmatan Azure AI: Menyediakan keupayaan AI tambahan (pilihan).
Persediaan Persekitaran Pembangunan
Pasang .NET Core SDK, Visual Studio (atau VS Code), .NET C# Semantic Kernel, Python 3.8 , perpustakaan Python yang diperlukan (pandas, numpy, scikit-learn, joblib, azureml-sdk), Azure CLI dan Docker Desktop.
Pembangunan Model AI (Python & Azure ML)
- Tentukan Strategi Dagangan: Tentukan objektif model AI (cth., ramalan harga saham, klasifikasi arah aliran pasaran).
- Sediakan Azure ML Workspace: Buat kumpulan sumber dan ruang kerja Azure Machine Learning menggunakan Azure CLI.
-
Membangunkan Model AI: Cipta skrip Python (cth.,
train_model.py) untuk melatih model menggunakan perpustakaan yang berkaitan. - Daftarkan Model dalam Azure ML: Daftar model terlatih dalam ruang kerja Azure ML anda.
Mengintegrasikan Kernel Semantik C# .NET untuk Ejen AI
-
Pasang Pakej NuGet: Tambahkan
Microsoft.SemanticKernelpakej NuGet pada projek .NET anda. -
Sepadukan Model AI: Cipta kelas (cth.,
TradingAgentKernel) untuk mentakrifkan fungsi ejen AI, menggunakan Inti Semantik untuk memanggil model AI melalui API REST atau kaedah lain yang sesuai. - Perkhidmatan Azure OpenAI (Pilihan): Sepadukan LLM seperti GPT-3 menggunakan konfigurasi hujung belakang Azure OpenAI Kernel Semantik.
Membina API Web Teras .NET
- Memulakan Projek: Cipta projek API Web Teras ASP.NET baharu.
- Pasang Pakej NuGet: Pasang pakej yang diperlukan untuk Cosmos DB, Azure Key Vault dan Kernel Semantik.
- Sediakan Struktur Projek: Susun projek ke dalam Pengawal, Perkhidmatan dan Model.
-
Konfigurasikan Tetapan Apl: Buat
appsettings.jsondengan ruang letak untuk konfigurasi Azure Key Vault dan Cosmos DB.
Mengintegrasikan Model AI ke dalam Aplikasi Teras .NET
-
Gunakan Kernel Semantik: Integrasikan kelas
TradingAgentKernelke dalam pengawal API anda. - Melaksanakan Pengawal: Cipta pengawal API untuk mengendalikan permintaan pelaksanaan perdagangan, menggunakan Inti Semantik untuk mendapatkan ramalan daripada model AI.
Storan Data Azure Cosmos DB
Gunakan Cosmos DB .NET SDK untuk berinteraksi dengan pangkalan data, menyimpan data dagangan dan ramalan model.
Kunci Bilik Kebal Azure untuk Pengurusan Rahsia Selamat
- Buat Bilik Kekunci Azure: Cipta tika Bilik Kekunci menggunakan Azure CLI.
- Rahsia Simpan: Simpan maklumat sensitif (rentetan sambungan, kunci API) dalam Bilik Kebal Kekunci.
- Konfigurasikan Aplikasi: Konfigurasikan aplikasi anda untuk mendapatkan semula rahsia daripada Bilik Kebal Kunci menggunakan perpustakaan .NET yang sesuai.
Pemprosesan Didorong Peristiwa dengan Fungsi Azure
- Buat Projek Fungsi Azure: Cipta projek Fungsi Azure baharu menggunakan Alat Teras Fungsi Azure.
-
Laksanakan Fungsi: Buat fungsi (cth.,
MarketDataIngestion) untuk mengendalikan pengingesan data masa nyata dan mencetuskan tindakan perdagangan berdasarkan peristiwa. - Letak Fungsi: Letak fungsi ke Azure.
- Sepadukan dengan Aplikasi Utama: Gunakan Grid Acara Azure atau Bas Perkhidmatan untuk komunikasi antara fungsi dan aplikasi utama.
Pekontena Docker
Buat Dockerfile untuk menyimpan aplikasi anda.
Pengerahan ke Perkhidmatan Azure Kubernetes (AKS)
Terapkan aplikasi kontena anda ke gugusan AKS.
Pemantauan dan Pembalakan
Dayakan Azure Monitor for Containers dan gunakan Application Insights untuk pemantauan dan pengelogan peringkat aplikasi.
Kesimpulan
Panduan komprehensif ini menunjukkan pembinaan sistem perdagangan automatik berkuasa AI yang teguh, berskala dan selamat menggunakan gabungan perkhidmatan .NET, C#, Semantic Kernel dan Azure. Ingat untuk menggantikan nilai pemegang tempat dengan nama dan bukti kelayakan sumber Azure anda yang sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Membina Ejen AI untuk Sistem Dagangan Automatik Menggunakan Kernel Semantik C# .NET, Perkhidmatan AI Azure dan Fungsi Azure. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik?
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un
Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda?
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()
Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python?
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
Pengaturcaraan Dinamik (DP) mengoptimumkan proses penyelesaian dengan memecahkan masalah kompleks ke dalam subproblem yang lebih mudah dan menyimpan hasilnya untuk mengelakkan pengiraan berulang. Terdapat dua kaedah utama: 1. Top-down (Hafalan): Recursif menguraikan masalah dan menggunakan cache untuk menyimpan hasil pertengahan; 2. Bottom-Up (Jadual): Bangun secara beransur-ansur dari keadaan asas. Sesuai untuk senario di mana nilai maksimum/minimum, penyelesaian optimum atau subproblem yang bertindih diperlukan, seperti urutan Fibonacci, masalah backpacking, dan lain -lain.
Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__?
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.
Apakah trend yang muncul atau arahan masa depan dalam bahasa pengaturcaraan Python dan ekosistemnya?
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Trend masa depan dalam Python termasuk pengoptimuman prestasi, jenis yang lebih kuat, peningkatan runtime alternatif, dan pertumbuhan berterusan bidang AI/ML. Pertama, Cpython terus mengoptimumkan, meningkatkan prestasi melalui masa permulaan yang lebih cepat, pengoptimuman panggilan fungsi dan operasi integer yang dicadangkan; Kedua, jenis petikan sangat terintegrasi ke dalam bahasa dan alat untuk meningkatkan pengalaman keselamatan dan pembangunan kod; Ketiga, runtime alternatif seperti Pyscript dan Nuitka menyediakan fungsi baru dan kelebihan prestasi; Akhirnya, bidang AI dan Sains Data terus berkembang, dan perpustakaan yang muncul mempromosikan pembangunan dan integrasi yang lebih cekap. Trend ini menunjukkan bahawa Python sentiasa menyesuaikan diri dengan perubahan teknologi dan mengekalkan kedudukan utama.
Bagaimana saya melakukan pengaturcaraan rangkaian di python menggunakan soket?
Jun 20, 2025 am 12:56 AM
Modul soket Python adalah asas pengaturcaraan rangkaian, menyediakan fungsi komunikasi rangkaian peringkat rendah, sesuai untuk membina aplikasi klien dan pelayan. Untuk menyediakan pelayan TCP asas, anda perlu menggunakan socket.socket () untuk membuat objek, mengikat alamat dan port, panggilan. Listen () untuk mendengar sambungan, dan menerima sambungan klien melalui .accept (). Untuk membina klien TCP, anda perlu membuat objek soket dan panggilan .Connect () untuk menyambung ke pelayan, kemudian gunakan .sendall () untuk menghantar data dan .recv () untuk menerima respons. Untuk mengendalikan pelbagai pelanggan, anda boleh menggunakan 1. Threads: Mulakan benang baru setiap kali anda menyambung; 2. Asynchronous I/O: Sebagai contoh, Perpustakaan Asyncio dapat mencapai komunikasi yang tidak menyekat. Perkara yang perlu diperhatikan
Polimorfisme dalam kelas python
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan
Bagaimana saya mengiris senarai dalam python?
Jun 20, 2025 am 12:51 AM
Jawapan teras kepada pengirim senarai Python adalah menguasai sintaks [Start: End: Step] dan memahami kelakuannya. 1. Format asas pengirim senarai adalah senarai [Mula: akhir: langkah], di mana permulaan adalah indeks permulaan (termasuk), akhir adalah indeks akhir (tidak termasuk), dan langkah adalah saiz langkah; 2. Omit Mula secara lalai bermula dari 0, endek akhir secara lalai hingga akhir, omite langkah secara lalai kepada 1; 3. Gunakan my_list [: n] untuk mendapatkan item n pertama, dan gunakan my_list [-n:] untuk mendapatkan item n yang terakhir; 4. Gunakan langkah untuk melangkau unsur -unsur, seperti my_list [:: 2] untuk mendapatkan angka, dan nilai langkah negatif dapat membalikkan senarai; 5. Kesalahpahaman biasa termasuk indeks akhir tidak
