Création d'agents IA pour les systèmes de trading automatisés à l'aide du noyau sémantique .NET C#, d'Azure AI Services et d'Azure Functions

Ce guide détaille la création d'un système de trading automatisé alimenté par l'IA utilisant les services .NET, C#, Semantic Kernel et Azure. Les agents d'IA permettent une analyse en temps réel, une modélisation prédictive et des décisions commerciales autonomes. Nous aborderons la création d'un agent d'IA fonctionnel exploitant le noyau sémantique .NET C#, .NET Core C# 8, l'API Web ASP.NET Core, Azure AI Services, Azure Functions, Azure Key Vault, Azure Cosmos DB (API MongoDB), Azure Kubernetes. Service (AKS) et Python.

Table des matières

1. Présentation
2. Prérequis
3. Aperçu architectural
4. Configuration de l'environnement de développement
5. Développement de modèles d'IA (Python et Azure ML)
6. Intégration du noyau sémantique .NET C# pour les agents IA
7. Création de l'API Web .NET Core
8. Intégration du modèle IA dans l'application .NET Core
9. Stockage de données Azure Cosmos DB
10. Azure Key Vault pour la gestion sécurisée des secrets
11. Traitement piloté par les événements avec Azure Functions
12. Conteneurisation Docker
13. Déploiement sur Azure Kubernetes Service (AKS)
14. Surveillance et journalisation
15. Conclusion

Présentation

Les systèmes de trading automatisés, améliorés par des agents IA, apprennent des données historiques, prédisent les tendances du marché et exécutent les transactions de manière autonome. Ce guide montre la création d'un tel système à l'aide de technologies avancées et de services cloud, notamment le noyau sémantique .NET C# pour une intégration transparente du modèle d'IA.

Prérequis

• Abonnement Azure : Accès aux services Microsoft Azure.
• Outils de développement : Visual Studio 2022 ou Visual Studio Code avec .NET Core SDK, Python 3.8 avec les bibliothèques pertinentes.
• Azure CLI : Pour la gestion des ressources Azure en ligne de commande.
• Docker : Installé localement.
• Azure Kubernetes Service (AKS) : Connaissance de base.
• Noyau sémantique .NET C# : Installé et configuré.

Aperçu architectural

Le système comprend :

• Modèle IA : Développé en Python à l'aide d'Azure Machine Learning.
• Noyau sémantique .NET C# : Intègre les fonctionnalités d'IA dans l'application .NET Core.
• API Web ASP.NET Core : Backend pour l'interaction des agents IA et l'exécution des transactions.
• Azure Cosmos DB : Stocke les données commerciales et les prédictions de modèles.
• Azure Key Vault : Stocke en toute sécurité les informations sensibles (clés API, chaînes de connexion).
• Fonctions Azure : Gère les processus pilotés par des événements comme l'ingestion de données en temps réel.
• Azure Kubernetes Service (AKS) : Héberge l'application conteneurisée pour l'évolutivité et la haute disponibilité.
• Azure AI Services : Fournit des fonctionnalités d'IA supplémentaires (en option).

Configuration de l'environnement de développement

Installez le SDK .NET Core, Visual Studio (ou VS Code), le noyau sémantique .NET C#, Python 3.8, les bibliothèques Python nécessaires (pandas, numpy, scikit-learn, joblib, azureml-sdk), Azure CLI et Docker Desktop.

Développement de modèles d'IA (Python et Azure ML)

1. Définir la stratégie de trading : Déterminer l'objectif du modèle d'IA (par exemple, prévision du cours des actions, classification des tendances du marché).
2. Configurer Azure ML Workspace : Créez un groupe de ressources et un espace de travail Azure Machine Learning à l'aide d'Azure CLI.
3. Développer le modèle d'IA : Créez un script Python (par exemple, train_model.py) pour entraîner le modèle à l'aide des bibliothèques pertinentes.
4. Enregistrez le modèle dans Azure ML : Enregistrez le modèle entraîné dans votre espace de travail Azure ML.

Intégration du noyau sémantique .NET C# pour les agents IA

1. Installer le package NuGet : Ajoutez le Microsoft.SemanticKernel package NuGet à votre projet .NET.
2. Intégrer le modèle IA : Créez une classe (par exemple, TradingAgentKernel) pour définir les fonctions de l'agent IA, en utilisant le noyau sémantique pour appeler le modèle IA via une API REST ou une autre méthode appropriée.
3. Service Azure OpenAI (facultatif) : Intégrez des LLM comme GPT-3 à l'aide de la configuration backend Azure OpenAI du noyau sémantique.

Création de l'API Web .NET Core

1. Initialiser le projet : Créez un nouveau projet d'API Web ASP.NET Core.
2. Installer les packages NuGet : Installez les packages nécessaires pour Cosmos DB, Azure Key Vault et Semantic Kernel.
3. Configurer la structure du projet : Organisez le projet en contrôleurs, services et modèles.
4. Configurer les paramètres de l'application : Créez appsettings.json avec des espaces réservés pour les configurations Azure Key Vault et Cosmos DB.

Intégration du modèle d'IA dans l'application .NET Core

1. Utilisez le noyau sémantique : Intégrez la classe TradingAgentKernel dans vos contrôleurs API.
2. Implémenter un contrôleur : Créez des contrôleurs d'API pour gérer les demandes d'exécution de transactions, en utilisant le noyau sémantique pour obtenir des prédictions du modèle d'IA.

Stockage de données Azure Cosmos DB

Utilisez le SDK Cosmos DB .NET pour interagir avec la base de données, en stockant les données de trading et les prédictions du modèle.

Azure Key Vault pour la gestion sécurisée des secrets

1. Créer Azure Key Vault : Créez une instance Key Vault à l'aide d'Azure CLI.
2. Store Secrets : Stockez les informations sensibles (chaînes de connexion, clés API) dans Key Vault.
3. Configurer l'application : Configurez votre application pour récupérer les secrets de Key Vault à l'aide des bibliothèques .NET appropriées.

Traitement piloté par les événements avec Azure Functions

1. Créer un projet Azure Function : Créez un nouveau projet Azure Function à l'aide des outils de base Azure Functions.
2. Implémenter une fonction : Créez une fonction (par exemple, MarketDataIngestion) pour gérer l'ingestion de données en temps réel et déclencher des actions de trading en fonction des événements.
3. Déployer la fonction : Déployez la fonction sur Azure.
4. Intégrer avec l'application principale : Utilisez Azure Event Grid ou Service Bus pour la communication entre la fonction et l'application principale.

Conteneurisation Docker

Créez un Dockerfile pour conteneuriser votre application.

Déploiement sur Azure Kubernetes Service (AKS)

Déployez votre application conteneurisée sur un cluster AKS.

Surveillance et journalisation

Activez Azure Monitor pour les conteneurs et utilisez Application Insights pour la surveillance et la journalisation au niveau des applications.

Conclusion

Ce guide complet montre la création d'un système de trading automatisé robuste, évolutif et sécurisé, alimenté par l'IA, à l'aide d'une combinaison de services .NET, C#, Semantic Kernel et Azure. N'oubliez pas de remplacer les valeurs d'espace réservé par vos noms de ressources Azure et vos informations d'identification réelles.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!