.NET C# 의미 체계 커널, Azure AI Services 및 Azure Functions를 사용하여 자동 거래 시스템용 AI 에이전트 구축

이 가이드에서는 .NET, C#, Semantic Kernel 및 Azure 서비스를 사용하여 AI 기반 자동 거래 시스템을 만드는 방법을 자세히 설명합니다. AI 에이전트는 실시간 분석, 예측 모델링 및 자율적인 거래 결정을 가능하게 합니다. .NET C# Semantic Kernel, .NET Core C# 8, ASP.NET Core Web API, Azure AI Services, Azure Functions, Azure Key Vault, Azure Cosmos DB(MongoDB API), Azure Kubernetes를 활용하여 기능적인 AI 에이전트를 구축하는 방법을 다룹니다. 서비스(AKS) 및 Python

목차

1. 소개
2. 전제조건
3. 건축개요
4. 개발환경 설정
5. AI 모델 개발(Python 및 Azure ML)
6. AI 에이전트를 위한 .NET C# 시맨틱 커널 통합
7. .NET Core 웹 API 구축
8. AI 모델을 .NET Core 애플리케이션에 통합
9. Azure Cosmos DB 데이터 스토리지
10. 보안 비밀 관리를 위한 Azure Key Vault
11. Azure Functions를 사용한 이벤트 기반 처리
12. Docker 컨테이너화
13. AKS(Azure Kubernetes Service)에 배포
14. 모니터링 및 로깅
15. 결론

소개

AI 에이전트로 강화된 자동 거래 시스템은 과거 데이터로부터 학습하고, 시장 동향을 예측하고, 자율적으로 거래를 실행합니다. 이 가이드에서는 고급 기술과 클라우드 서비스, 특히 원활한 AI 모델 통합을 위한 .NET C# Semantic Kernel을 사용하여 이러한 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다.

전제조건

• Azure 구독: Microsoft Azure 서비스에 액세스
• 개발 도구: Visual Studio 2022 또는 Visual Studio Code(.NET Core SDK 포함), Python 3.8(관련 라이브러리 포함)
• Azure CLI: 명령줄 Azure 리소스 관리용.
• Docker: 로컬에 설치됩니다.
• Azure Kubernetes Service(AKS): 기본 친숙함.
• .NET C# 의미 체계 커널: 설치 및 구성되었습니다.

건축개요

시스템은 다음으로 구성됩니다.

• AI 모델: Azure Machine Learning을 사용하여 Python으로 개발되었습니다.
• .NET C# 시맨틱 커널: AI 기능을 .NET Core 애플리케이션에 통합합니다.
• ASP.NET Core Web API: AI 에이전트 상호 작용 및 거래 실행을 위한 백엔드.
• Azure Cosmos DB: 거래 데이터 및 모델 예측을 저장합니다.
• Azure Key Vault: 민감한 정보(API 키, 연결 문자열)를 안전하게 저장합니다.
• Azure Functions: 실시간 데이터 수집과 같은 이벤트 기반 프로세스를 처리합니다.
• Azure Kubernetes Service(AKS): 확장성과 고가용성을 위해 컨테이너화된 애플리케이션을 호스팅합니다.
• Azure AI 서비스: 추가 AI 기능을 제공합니다(선택 사항).

개발환경 설정

.NET Core SDK, Visual Studio(또는 VS Code), .NET C# Semantic Kernel, Python 3.8, 필수 Python 라이브러리(pandas, numpy, scikit-learn, joblib, ), Azure CLI 및 Docker Desktop.azureml-sdk

AI 모델 개발(Python 및 Azure ML)

1. 거래 전략 정의: AI 모델의 목표(예: 주가 예측, 시장 추세 분류)를 결정합니다.
2. Azure ML 작업 영역 설정: Azure CLI를 사용하여 리소스 그룹과 Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다.
3. AI 모델 개발: Python 스크립트(예: )를 만들어 관련 라이브러리를 사용하여 모델을 교육합니다.train_model.py
4. Azure ML에 모델 등록: Azure ML 작업 영역 내에서 훈련된 모델을 등록하세요.

AI 에이전트를 위한 .NET C# 시맨틱 커널 통합

1. NuGet 패키지 설치: .NET 프로젝트에 NuGet 패키지를 추가합니다.Microsoft.SemanticKernel
2. AI 모델 통합: REST API 또는 기타 적절한 방법을 통해 AI 모델을 호출하기 위해 Semantic Kernel을 사용하여 AI 에이전트의 기능을 정의하는 클래스(예: )를 생성합니다.TradingAgentKernel
3. Azure OpenAI 서비스(선택 사항): Semantic Kernel의 Azure OpenAI 백엔드 구성을 사용하여 GPT-3과 같은 LLM을 통합합니다.

.NET Core 웹 API 구축

1. 프로젝트 초기화: 새 ASP.NET Core Web API 프로젝트를 만듭니다.
2. NuGet 패키지 설치: Cosmos DB, Azure Key Vault 및 Semantic Kernel에 필요한 패키지를 설치합니다.
3. 프로젝트 구조 설정: 프로젝트를 컨트롤러, 서비스 및 모델로 구성합니다.
4. 앱 설정 구성: Azure Key Vault 및 Cosmos DB 구성에 대한 자리 표시자를 사용하여 appsettings.json을 만듭니다.

AI 모델을 .NET Core 애플리케이션에 통합

1. 시맨틱 커널 사용: TradingAgentKernel 클래스를 API 컨트롤러에 통합합니다.
2. 컨트롤러 구현: Semantic Kernel을 사용하여 AI 모델에서 예측을 얻어 거래 실행 요청을 처리하는 API 컨트롤러를 만듭니다.

Azure Cosmos DB 데이터 스토리지

Cosmos DB .NET SDK를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용하고 거래 데이터와 모델 예측을 저장합니다.

보안 비밀 관리를 위한 Azure Key Vault

1. Azure Key Vault 생성: Azure CLI를 사용하여 Key Vault 인스턴스를 생성합니다.
2. 저장소 비밀: 중요한 정보(연결 문자열, API 키)를 Key Vault에 저장합니다.
3. 애플리케이션 구성: 적절한 .NET 라이브러리를 사용하여 Key Vault에서 비밀을 검색하도록 애플리케이션을 구성합니다.

Azure Functions를 사용한 이벤트 기반 처리

1. Azure 함수 프로젝트 만들기: Azure Functions Core Tools를 사용하여 새 Azure 함수 프로젝트를 만듭니다.
2. 함수 구현: 실시간 데이터 수집을 처리하고 이벤트에 따라 거래 작업을 트리거하는 함수(예: MarketDataIngestion)를 만듭니다.
3. 함수 배포: Azure에 함수를 배포합니다.
4. 기본 애플리케이션과 통합: 기능과 기본 애플리케이션 간의 통신을 위해 Azure Event Grid 또는 Service Bus를 사용합니다.

Docker 컨테이너화

애플리케이션을 컨테이너화하려면 Dockerfile을 만드세요.

AKS(Azure Kubernetes Service)에 배포

컨테이너화된 애플리케이션을 AKS 클러스터에 배포하세요.

모니터링 및 로깅

컨테이너용 Azure Monitor를 활성화하고 애플리케이션 수준 모니터링 및 로깅을 위해 Application Insights를 사용하세요.

결론

이 종합 가이드에서는 .NET, C#, Semantic Kernel 및 Azure 서비스의 조합을 사용하여 강력하고 확장 가능하며 안전한 AI 기반 자동 거래 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 자리 표시자 값을 실제 Azure 리소스 이름 및 자격 증명으로 바꾸는 것을 잊지 마세요.

위 내용은 .NET C# 의미 체계 커널, Azure AI Services 및 Azure Functions를 사용하여 자동 거래 시스템용 AI 에이전트 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!