smms 를 활용한 중장비 예지 정비 효과에 대한 연구 논문을 정리

 

[인공지능] Meta AI LLaMA 모델을 사용하여 주식 예측 프로그램 만들기

Meta AI (Facebook)의 LLaMA 모델을 사용하여 주식 예측 프로그램을 작성하는 방법을 소개하겠습니다.

LLaMA 모델은 Meta에서 개발한 대규모 언어 모델로, 다양한 자연어 처리 작업에 활용될 수 있습니다. 주식 예측 프로그램을 작성하기 위해서는 주식 데이터를 가져오고, 이를 LLaMA 모델에 입력하여 예측을 수행하는 과정을 포함합니다.

다음은 Python을 사용하여 LLaMA 모델을 활용한 주식 예측 프로그램의 예제 코드입니다:

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer

# 주식 데이터를 가져오는 함수
def fetch_stock_data(ticker, start_date, end_date):
    stock = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
    return stock

# 주식 차트를 그리는 함수
def plot_stock_chart(stock_data, ticker):
    plt.figure(figsize=(12,6))
    plt.plot(stock_data['Close'], label=f'{ticker} Closing Price')
    plt.title(f'{ticker} Stock Price Chart')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Price')
    plt.legend()
    plt.grid()
    plt.show()

# LLaMA 모델을 사용하여 주식 예측을 수행하는 함수
def analyze_stock_with_llama(stock_data):
    # LLaMA 모델과 토크나이저 로드
    model_name = "facebook/llama-7b"
    tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name)

    # 주식 데이터 요약
    description = f"""
    주어진 주식 데이터는 다음과 같습니다:
    - 시작일: {stock_data.index[0]}
    - 종료일: {stock_data.index[-1]}
    - 최고가: {stock_data['High'].max()}
    - 최저가: {stock_data['Low'].min()}
    - 평균 거래량: {stock_data['Volume'].mean()}

    이 데이터를 기반으로 향후 주가 흐름을 예측하고 투자 전략을 제안해주세요.
    """

    inputs = tokenizer(description, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=500)
    prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return prediction

if __name__ == "__main__":
    ticker = "AAPL" # 애플 주식 예시
    start_date = "2022-01-01"
    end_date = "2024-02-15"

    stock_data = fetch_stock_data(ticker, start_date, end_date)
    plot_stock_chart(stock_data, ticker)

    analysis_result = analyze_stock_with_llama(stock_data)
    print("\nAI 분석 결과:\n", analysis_result)

이 코드는 다음과 같은 주요 단계를 포함합니다:

1. fetch_stock_data: 지정한 티커(symbol)와 기간에 대해 주식 데이터를 다운로드합니다.
2. plot_stock_chart: 다운로드한 주식 데이터를 사용하여 종가 차트를 그립니다.
3. analyze_stock_with_llama: LLaMA 모델을 사용하여 주가 예측과 투자 전략을 생성합니다.

필요한 라이브러리를 설치하려면 다음 명령어를 사용하세요:

pip install yfinance matplotlib torch transformers

LLaMA 모델 프로그램 설명

LLaMA 모델을 사용하기 위해서는 특정 환경 설정이 필요합니다. 아래는 LLaMA 환경 설정을 위해 필요한 단계들을 정리한 것입니다:

1. Python 설치:
   • 먼저, Python이 설치되어 있어야 합니다. Python 3.6 이상 버전을 사용하는 것이 좋습니다. Python을 설치하지 않았다면, Python 공식 웹사이트에서 다운로드하고 설치할 수 있습니다.

2. 필요한 라이브러리 설치:
   • 주식 데이터를 다운로드하고, 시각화하며, LLaMA 모델을 사용하는 데 필요한 라이브러리를 설치합니다. 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 실행합니다:

     pip install yfinance matplotlib torch transformers

     
     
3. LLaMA 모델 및 토크나이저 다운로드:
   • LLaMA 모델과 토크나이저를 다운로드합니다. 이를 위해 transformers 라이브러리를 사용합니다. 예제 코드에서 LlamaForCausalLM 및 LlamaTokenizer 클래스를 사용하여 모델과 토크나이저를 로드합니다.
     
     
     
   • LlaMa 모델 다운로드 
     https://www.llama.com/ 에서 llama-7b 모델을 다운 받습니다.
     
     
4. LLaMA 모델 로드:
   • 코드에서 LLaMA 모델을 로드하고 사용할 준비를 합니다. 필요한 모델 이름을 지정하여 로드합니다.

     from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
     

     
     다운 받은 llama 모듈을 로딩합니다.
     
     

   • model_name = "facebook/llama-7b"
     tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
     model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name)

   
   
   
   
   
   
5. 주식 데이터 가져오기 및 시각화:
   • 주식 데이터를 가져오고, 이를 시각화하여 그래프로 그립니다. 예제 코드에서 yfinance와 matplotlib을 사용하여 주식 데이터를 다운로드하고 차트를 그립니다.

     mport yfinance as yf
     import matplotlib.pyplot as plt
     
     def fetch_stock_data(ticker, start_date, end_date):
         stock = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
         return stock
     
     def plot_stock_chart(stock_data, ticker):
         plt.figure(figsize=(12,6))
         plt.plot(stock_data['Close'], label=f'{ticker} Closing Price')
         plt.title(f'{ticker} Stock Price Chart')
         plt.xlabel('Date')
         plt.ylabel('Price')
         plt.legend()
         plt.grid()
         plt.show()

     
     
6. 예측 분석 함수 작성:
   • LLaMA 모델을 사용하여 주가 예측과 분석을 수행하는 함수를 작성합니다.

   • def analyze_stock_with_llama(stock_data):
         description = f"""
         주어진 주식 데이터는 다음과 같습니다:
         - 시작일: {stock_data.index[0]}
         - 종료일: {stock_data.index[-1]}
         - 최고가: {stock_data['High'].max()}
         - 최저가: {stock_data['Low'].min()}
         - 평균 거래량: {stock_data['Volume'].mean()}
     
         이 데이터를 기반으로 향후 주가 흐름을 예측하고 투자 전략을 제안해주세요.
         """
     
         inputs = tokenizer(description, return_tensors="pt")
         outputs = model.generate(**inputs, max_length=500)
         prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
         
         return prediction

     
     
7. 전체 코드 실행:
   • 전체 코드를 실행하여 주식 데이터를 다운로드하고, 시각화한 후, LLaMA 모델을 사용하여 예측 결과를 출력합니다.
   • 
     

   • if __name__ == "__main__":
         ticker = "AAPL"  # 예시로 애플 주식 사용
         start_date = "2022-01-01"
         end_date = "2024-02-15"
     
         stock_data = fetch_stock_data(ticker, start_date, end_date)
         plot_stock_chart(stock_data, ticker)
     
         analysis_result = analyze_stock_with_llama(stock_data)
         print("\nAI 분석 결과:\n", analysis_result)

이 과정을 통해 LLaMA 모델을 사용하여 주식 데이터를 분석하고 예측하는 환경을 설정할 수 있습니다.

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