303-如何固化XGBoost模型并调用|模型固化
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简介
由于深度学习中牵扯到Dropout和随机种子等多处随机项，因此如果无法固化模型，当缓存丢失后会模拟交易/回测会触发重新训练，导致模型变化，本文主要讲究如何使用XGBoost模型开发AI策略的过程中的相关技术。
保存模型的好处：
- 模型固化，每次模型的预测结果一致，便于复现
- 不用每次训练模型，节省时间
- 可以进行策略模型交流，但又不透露模型细节
本文主要从 模型训练-模型保存-模型调用三个流程完整讲解如何使用Xgboost模型进行AI策略开发
训练模型
https://bigquant.com/codesharev2/dba72385-3430-4546-b5ca-03664620e000
模型保存
先查看最后一次满意的模型结果缓存id，如上图m5模块是训练出来的模型结果。执行下面的代码，将模型文件保存在XGBoost_model.csv文件中。
# 保存模型
model_data = m5.model_pack.read()
pd.DataFrame([model_data]).to_pickle('XGBoost_model.csv')
模型调用
参考上图，将原模型的相关模块删除，并新建一个Python函数模块连接m10-XGBoost模块
Python函数模块添加如下代码：
def bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
# Python 代码入口函数，input_1/2/3 对应三个输入端，data_1/2/3 对应三个输出端
# 示例代码如下。在这里编写您的代码
import dai
import pandas as pd
data = pd.read_pickle('XGBoost_model.csv')
model_ds = dai.DataSource.write_pickle(data.iloc[0].to_dict())
return dict(data_1=model_ds, data_2=None, data_3=None)
即从文件中读取保存的XGBoost_model.csv文件到缓存中，并将模型传给XGBoost模块。
回测验证并模拟交易
运行修改后的模版，如果能跑出结果说明模型固化完成，固化后点击模拟交易即可。
https://bigquant.com/codesharev2/07d79042-2273-4ed3-96b9-c49abd2654f6
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