alphasea-example-modelは、 alphasea-agent に対して毎ラウンド、予測を投稿するプログラムです。
Numeraiのexample modelに相当します。
alphasea-example-modelの動作には、 alphasea-agent が必要です。リンク先の手順に従ってセットアップしてください。
alphasea-example-modelリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/alphasea-dapp/alphasea-example-model.git
以降の作業はクローンしたディレクトリ内で行います。
以下のような内容の.envファイルをalphasea-example-modelディレクトリ直下に作ります。
ALPHASEA_AGENT_BASE_URL=http://[alphasea-agentのIPアドレス]:8070
ALPHASEA_MODEL_ID=my_model_id
ALPHASEA_MODEL_PATH=data/example_model_rank.xz
ALPHASEA_AGENT_BASE_URLにはalphasea-agentのURLを指定します。
ALPHASEA_MODEL_IDには好きなモデルIDを設定します。 NumeraiのモデルIDに相当します。
モデルIDの制約
- AlphaSea全体でユニーク
- 4文字以上31文字以内
- 小文字のアルファベットと数字とアンダースコア(_)を使用可能
- 先頭は小文字のアルファベットかアンダースコア(_)のみ
ALPHASEA_MODEL_PATHには学習したモデルファイルのパスをリポジトリルートからの相対パスで指定します。 data/example_model_rank.xzは学習済みモデルです。 学習の仕方はnotebooks内を見てください。
以下のコマンドを実行し、example-modelを起動します。
docker-compose up -d
以下のコマンドで、example-modelのログを確認できます。
docker-compose logs -f
以上で、セットアップは完了です。
モデルを改良する方法を説明します。 以下のコマンドを実行し、jupyterを起動します。
docker-compose -f docker-compose-jupyter.yml up -d
以下のURLにアクセスしjupyterをブラウザで開きます。 モデル学習notebookをいくつか用意したので、それらを参考にして、改良してください。
http://localhost:8888/lab/workspaces/auto-f/tree/notebooks
name | description |
---|---|
ALPHASEA_AGENT_BASE_URL | alphasea-agentのbase URL |
ALPHASEA_MODEL_ID | モデルID |
ALPHASEA_MODEL_PATH | モデルファイルパス |
ALPHASEA_SYMBOLS | 学習に使うシンボル。本番ではモデルファイルに記録した学習時のシンボルを使うのでこの設定は使いません。 |
ALPHASEA_POSITION_NOISE | 提出するポジションにノイズを加える(デバッグ用) |
alphasea-agentに依存。
docker-compose run --rm model bash scripts/test.sh
docker-compose run --rm model python src/predict.py