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- 2월 21, 2025

[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_s...

[인공지능 RAG 주식 예측] 간단하게 GPT LLM을 이용한 주식 예측 프로그램 만들기

- 2월 21, 2025

[인공지능 RAG 주식 예측] 간단하게 GPT LLM을 이용한 주식 예측 프로그램 만들기 제목이 어려워 보여서 간단히 설명 드리고 프로그램으로 정리해 보겠습니다. ㅁ GPT는 "생성형 AI 모델" 세상의 모든 디지털 데이터들을 학습하여 만든 인공지능모델로 답변을 생성하는 기술! GPT, 또는 "Generative Pre-trained Transformer"는 OpenAI에서 개발한 인공지능 모델입니다. 이 모델은 자연어 처리 작업을 수행하는 데 매우 유용하며, 텍스트 생성, 번역, 대화 및 질문 응답 등의 다양한 응용 프로그램에 사용될 수 있습니다. 간단히 정리하면 GPT는 우리가 알고있는 인터넷 검색에서 사용하는 모든 데이터 뿐아니라, 일반적인 출판서적, 위키백과, 브리테니커 같은 백과사전들, 인터넷에 유통되는 모든 사진들, 그리고 공공기관의 자료, 일반 기업의 재무재표 등세상의 모든 데이터들을 학습하여 만든 인공지능이라 하겠습니다. GPT 모델은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 사람들의 언어 구조의 패턴을 이해하고 이를 바탕으로 정보를 검색하고, 요약하여 원하는 주어진 질문에 대해 관련성 높은 응답을 생성하여 제공하는 기술입니다. GPT-4와 같은 최신 모델은 이전 버전보다 더 강력한 성능을 자랑하며, 다양한 작업에서 뛰어난 결과를 보여줍니다. GPT-1 2018년 출시한 이후 2023년 GPT-4 출시에 이어 상용화 모델까지 등장 하였습니다. * 아래 소스의 GPT "YOUR_OPENAI_API_KEY" 는 open-api의 유료로 가입을 해서 발급 받는 API의 키 입니다. ㅁ RAG(Retrieval-Augmented Generation): RAG(Retrieval-Augmented Generat...

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