⚡ **我是如何欺騙系統的：無需每分鐘訓練的AI優化**
在筆記本崩潰後，我找到了一個絕妙的解決方案，節省了我大量時間並保護了我的硬件。
我們將整個過程分爲兩個步驟，而不是在每次尋找最佳參數時重新訓練所有38對模型（這會耗費數天並消耗CPU）：
1. **生成緩存**：我們只進行了一次訓練。模型對38對的所有預測都被寫入了磁盤的專用緩存中。
2. **緩存優化（Optuna）**：我們讓Optuna優化器針對這些現成的預測進行優化。現在，Optuna只需從磁盤讀取數據，就能在毫秒內選擇退出規則和風險管理。
這使得50階段的Hyperopt只需10分鐘而不是48小時！筆記本冷卻，工作完成，結果獲得。
👇 當資源不足時，你是如何優化你的流程的？
$BNB $USDC #黑客 #生產力 #優化 #developer
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2. **緩存優化（Optuna）**：我們讓Optuna優化器針對這些現成的預測進行優化。現在，Optuna只需從磁盤讀取數據，就能在毫秒內選擇退出規則和風險管理。
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