システム構築に関して、トレードの自動化を視野に入れたトピックを扱おうとおもっています。おそらくモデル自体はNotebookやColaboで作成することが多いので、サンプルとしてこの前日本でGAしましたGoogleのVertex AI Workbenchを使ってNotebookの定期実行を行う方法を扱おうと考えておりますが、もし他にも解析やトレードの自動化について扱ってほしいトピックあったらご意見くださいませ！！！
Google の Vertex AI Workbench は、Google のクラウドサービスを使用して、機械学習モデルを構築し、トレーニングすることができる環境です。Vertex AI Workbench を使用することで、Python を使用して Notebook を定期的に実行することができます。
Notebook の定期実行を行うには、以下の手順に従います。
- Vertex AI Workbench にログインします。
- 「新しいプロジェクトを作成」を選択します。
- プロジェクト名を入力し、「作成」をクリックします。
- 「新しいノートブックを作成」を選択します。
- ノートブックの名前を入力し、「作成」をクリックします。
- ノートブックに実行したい Python コードを入力します。
- ノートブックの右上にある「定期実行」を選択します。
- 「定期実行を設定」ウィンドウが表示されるので、実行する頻度や時刻などを設定します。
- 「保存」をクリックします。
このようにして設定することで、指定した頻度や時刻になると、ノートブックが自動的に実行されます。また、定期実行の詳細や使い方は、Vertex AI Workbench の公式ドキュメントや他の情報源を参照してください。
記事で言及していた、毎日モデルを動かすというのは、GCPのCloudFunction+Schedulerが安上がりでいいかもですね。モデルは訓練済みを読み込み、最新日だけデータ取得して予測値を出し、発注する、くらいなら行けると思います。
Google Cloud Platform (GCP) には、「Cloud Functions」と「Cloud Scheduler」というサービスがあります。Cloud Functions は、サーバーレスなコードを実行するためのサービスです。Cloud Scheduler は、特定の時刻や頻度で定期的にジョブを実行するためのサービスです。
これら 2 つのサービスを組み合わせることで、Cloud Functions を定期的に実行することができます。定期実行を行う手順は以下の通りです。
- GCP コンソールにログインします。
- 「Cloud Functions」を選択します。
- 「作成」をクリックします。
- 必要な設定を行い、Cloud Functions を作成します。
- 「Cloud Scheduler」を選択します。
- 「作成」をクリックします。
- 必要な設定を行い、Cloud Scheduler のジョブを作成します。
- 「トリガー」を選択します。
- 「Cloud Functions」を選択し、作成した Cloud Functions を選択します。
- 「保存」をクリックします。
このようにして設定することで、Cloud Scheduler が指定した頻度や時刻になると、Cloud Functions が
Kaggle discord bot for gcp cloud run with terraform は、Google Cloud Platform (GCP) 上で、Kaggle の Discord ボットを実行するための方法です。この方法では、Docker コンテナを使用して Kaggle Discord ボットを実行し、GCP の Cloud Run サービスを使用して実行します。また、Terraform を使用して GCP のリソースをプロビジョニングすることで、環境の構築や管理を自動化することができます。
具体的には、以下のような手順で実行します。
- Docker コンテナを作成します。
- GCP の Container Registry に Docker コンテナをプッシュします。
- Terraform を使用して、GCP のリソースをプロビジョニングします。このとき、Cloud Run サービスを使用して、Docker コンテナを実行します。
このような手順で、GCP 上で Kaggle の Discord ボットを実行することができます。Terraform を使用することで、環境の構
ご質問がありましたら、お気軽にお答えしますので、お聞きください。
続けて、Kaggle discord bot for gcp cloud run with terraform の手順を説明します。
Docker コンテナを作成するには、docker build コマンドを使用します。以下は、例を示します。
$ docker build -t kaggle-discord-bot-for-cloud-run .
この例では、Docker イメージ名を kaggle-discord-bot-for-cloud-run として、カレントディレクトリ内の Dockerfile を使用して Docker イメージを作成しています。
次に、GCP の Container Registry に Docker イメージをプッシュするために、gcloud auth configure-docker コマンドを使用して、Docker クライアントと GCP アカウントを接続します。
$ gcloud auth configure-docker
次に、Docker イメージを Container Registry にプッシュするために、docker tag コマンドと docker push コマンドを使用します。以下は、
以下は、例を示します。
docker tag kaggle-discord-bot-for-cloud-run gcr.io/[PROJECT-ID]/kaggle-discord-bot-for-cloud-run
docker push gcr.io/[PROJECT-ID]/kaggle-discord-bot-for-cloud-runこの例では、docker tag コマンドを使用して、Docker イメージ名を kaggle-discord-bot-for-cloud-run から gcr.io/[PROJECT-ID]/kaggle-discord-bot-for-cloud-run に変更しています。これにより、Docker イメージを GCP の Container Registry の [PROJECT-ID] プロジェクト内に配置することができます。また、docker push コマンドを使用して、Docker イメージを Container Registry にプッシュしています。
最後に、Terraform を使用して GCP のリソースをプロビジョニングします。Terraform では、.tf という拡張子のファイルを使用して、GCP のリソースを定義します。また、terraform init コマンドを実行することで、Terraform 環境を初期化し、必要なプラグインなどをインストールします。
次に、terraform plan コマンドを実行することで、定義されたリソースを作成するためのプランを確認することができます。最後に、terraform apply コマンドを実行することで、定義されたリソースを実際に作
最後に、terraform apply コマンドを実行することで、定義されたリソースを実際に作成します。以下は、例を示します。
$ terraform apply
この例では、terraform apply コマンドを実行することで、定義されたリソースが作成されます。このとき、Cloud Run サービスが使用されて、Docker コンテナが実行されます。
以上が、Kaggle discord bot for gcp cloud run with terraform の手順になります。詳しい使い方や詳細は、各種ドキュメントや情報源を参照してください。また、ご質問がありましたら、お気軽にお答えしますので、お聞きください。
terraformとは？
Terraform は、インフラストラクチャをコードで管理するためのツールです。Terraform を使用することで、任意のクラウドプロバイダやオンプレミスの環境を定義し、構築し、管理することができます。
Terraform の主な特徴は、以下の通りです。
- 設定ファイルによる環境定義: Terraform では、設定ファイル (
.tfという拡張子) を使用して、環境を定義します。この設定ファイルには、作成するリソースやそのプロパティなどが記述されます。 - クラウドプロバイダに依存しない: Terraform は、様々なクラウドプロバイダやオンプレミス環境に対応しています。このため、Terraform を使用することで、複数のクラウドプロバイダやオンプレミス環境を統一的に管理することができます。
- リソースの状態管理: Terraform は、作成したリソースの状態を記録し、管理します。これにより、リソースの変更履歴や、現在の状態を確認することができます。
以上が、Terraform の概要になります。詳しくは、公式ドキュメントや情報源を参照してください。
