300-StockRanker模型固化并调用
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前言
AI量化策略的独特之处在于存在一个AI人工智能模型，模型可以很简单比如是线性回归或决策树模型，模型也可以很复杂，比如是Transformer、CHATGPT等。在BigQuant上使用较多的是一个称为StockRanker的模型，该模型在量化金融数据上进行调优，能取得比xgboost\lightGBM普遍更好的效果。
但是由于数据更新修改、参数变化等，StockRanker模型如果重新训练，就变得不一样，甚至有小伙伴反馈之前很好的一个模型，用新数据训练，结果大相径庭。因此我们存在这样一个需求：如何能固化和保存StockRanker模型，这是本文的主旨。
模型保存
我们用“保存数据”这个模块来进行模型保存，本质上模型也是一种特定的数据。
在该模块中，需要传入模型的ID，需手动输入，因此数据ID选项我们输入我们的模型ID，字符串格式。
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模型调用
我们通过”Python函数”这个模块，用纯代码的方式来调用模型，因为我们模型的ID是my_model_id，因此我们通过dai.DataSource(“my_model_id”)即可调用模型。
然后，我们接入一个预测的模块，就能让模型在预测集数据上进行预测。
好的，到此为止，我们就完整介绍了怎么保存模型及模型的调用，大家有问题可以留言哈，全部代码可点击下面代码进行克隆。
代码克隆
https://bigquant.com/codesharev2/d2839674-e4c5-472a-8ca5-bdb25c1d39d2
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