This is an implementation example of a bot that periodically sends predictions to the alphasea-agent.

alphasea-example-model

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。

準備

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。

インストール

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。

動かし方

.envファイル作成

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。

.env

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。

起動

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。

モデル改良

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

environment variables

Development

test

alphasea-agentに依存。

docker-compose run --rm model bash scripts/test.sh

predict

docker-compose run --rm model python src/predict.py